基于周期信息的时间序列缺失值填补方法研究

由于各种原因，医学实践中的时间序列常出现缺失值。本研究针对时间序列中出现的缺失值（连续型、完全随机型）问题，探讨填补缺失数据的方法。填补流程中充分纳入频域信息和时域信息（填补工作的空间："时域→频域→时域"）。步骤：（1）用均数作为缺失值的初始替代值；（2）通过周期图法搜索潜在的周期；（3）经周期图峰值检验确定具有统计学意义的周期分量；（4）基于检出的周期分量用线性内插的方法给出每个缺失值的填补值；（5）以各个不同周期的峰值作为权重计算若干填补值的加权均数；（6）进行迭代，直到最近两次填补的差值与前一次填补值的比值小于设定的精度水平（例如0.01）。本项研究除建立时间序列缺失值的填补方法外，还拟评价该方法对缺失所产生影响的耐受性。