[SAS Programming]TimeSeries07

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시계열분석은 자료의 간격과 주기가 중요하기 때문에 결측값을 없애면 안됩니다.

이상값을 삭제하게 되면 모형의 예측력이 떨어집니다.

결측값 처리 방법은 크게 세가지로

1. 결측값 그대로 놔두기

2. 보정

3. 다른 값으로 대체하기 가 있습니다.

예제로 시계열 자료에서 결측값 처리방법을 살펴보겠습니다.

proc import datafile= "/oil.csv " out= ex1 dbms=csv replace;
getnames= yes;
run;

 

[oil.csv] - 268 data로 칼럼은 2개입니다.

data ex1_sub;
	set ex1;
	newdate = date ;
	format newdate date9.; 
	if newdate >= "01JAN2012"d ;
run;

data ex1_NA; /*NA생성 데이터 */
	set ex1_sub;
	if _N_=11 or _N_=15 then oil=.;
run;

ex1_sub 데이터 셋을 만들고 ex1_NA로 NA 생성 데이터 셋을 생성합니다.

11번째, 15번째 관측치에 oil value를 결측치로 생성하였습니다.

결측값 없이 원자료로 그린 자료입니다.

proc timeseries data=ex1 plots=series;
	id date interval=month;
	var oil;
run;

[plot]

결측값이 있는 데이터를 그려보겠습니다.

proc timeseries data=ex1_NA plots=series;
id newdate interval=month;
var oil;
run;

 

[ex1_NA] data set

위에서 작성한 코드로 11번째 데이터와 와 15 번째 자료가 결측치입니다. 

[plot]

위의 plot은 2012.11.01자료와 2013.03.01자료가 빠진 plot 입니다.

결측값이 있는 위의 자료 ex1_NA로 결측값을 평균으로 대체한 코드입니다.

proc timeseries data=ex1_NA plots=series out= ex1_NA_new;
id newdate interval=month setmissing=mean;
var oil;
run;

setmissing 옵션은 timeseries에서 사용하는 옵션으로 결측치를 다른 방법으로 대체하는 옵션입니다.

결측치를 mean뿐 아니라  avg(average), min(minimum), med(median), max(maximum) 등을 사용할 수 있습니다.

다음은 보간법입니다.

보간법은 새로운 점을 만들기 위해 수많은 점들을 평균화 시키는 것 입니다. 

사용할 보간법은 결측값을 결측값 바로 전 시간의 값으로 대체하는 방법으로 금융자료와 경제 자료에서 자주 사용됩니다.

proc expand data=ex1_NA plots=(converted)
out=ex1_ba from=month to=month;
id newdate;
convert oil=newoil / method=join;
run;