插值可保留每周平均值的流感数据

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我找到了一篇准确描述我所需程序的论文。唯一的不同是，论文将每月均值数据插值到每日，同时保留了每月均值。我很难在中实施该方法R。任何提示表示赞赏。

原版的

对于每周，我有以下计数数据（每周一个值）：

医生会诊数
流感病例数

我的目标是通过插值获得每日数据（我想到了线性或截断的样条曲线）。重要的是，我要保留每周平均值，即每日内插数据的平均值应等于本周的记录值。此外，插值应平滑。可能出现的一个问题是某个星期少于7天（例如，在一年的开始或结束时）。

对此，我将不胜感激。

非常感谢。

以下是1995年的示例数据集（已更新）：

structure(list(daily.ts = structure(c(9131, 9132, 9133, 9134, 
9135, 9136, 9137, 9138, 9139, 9140, 9141, 9142, 9143, 9144, 9145, 
9146, 9147, 9148, 9149, 9150, 9151, 9152, 9153, 9154, 9155, 9156, 
9157, 9158, 9159, 9160, 9161, 9162, 9163, 9164, 9165, 9166, 9167, 
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9179, 9180, 9181, 9182, 9183, 9184, 9185, 9186, 9187, 9188, 9189, 
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9201, 9202, 9203, 9204, 9205, 9206, 9207, 9208, 9209, 9210, 9211, 
9212, 9213, 9214, 9215, 9216, 9217, 9218, 9219, 9220, 9221, 9222, 
9223, 9224, 9225, 9226, 9227, 9228, 9229, 9230, 9231, 9232, 9233, 
9234, 9235, 9236, 9237, 9238, 9239, 9240, 9241, 9242, 9243, 9244, 
9245, 9246, 9247, 9248, 9249, 9250, 9251, 9252, 9253, 9254, 9255, 
9256, 9257, 9258, 9259, 9260, 9261, 9262, 9263, 9264, 9265, 9266, 
9267, 9268, 9269, 9270, 9271, 9272, 9273, 9274, 9275, 9276, 9277, 
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9322, 9323, 9324, 9325, 9326, 9327, 9328, 9329, 9330, 9331, 9332, 
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9443, 9444, 9445, 9446, 9447, 9448, 9449, 9450, 9451, 9452, 9453, 
9454, 9455, 9456, 9457, 9458, 9459, 9460, 9461, 9462, 9463, 9464, 
9465, 9466, 9467, 9468, 9469, 9470, 9471, 9472, 9473, 9474, 9475, 
9476, 9477, 9478, 9479, 9480, 9481, 9482, 9483, 9484, 9485, 9486, 
9487, 9488, 9489, 9490, 9491, 9492, 9493, 9494, 9495), class = "Date"), 
    wdayno = c(0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 
    5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 
    6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 
    0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 
    1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 
    2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 
    3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 
    4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 
    5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 
    6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 
    0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 
    1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 
    2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 
    3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 
    4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 
    5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 
    6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 
    0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 
    1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 
    2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 
    3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 
    4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 
    5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 
    6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 
    0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 0L), month = c(1, 1, 1, 1, 1, 
    1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
    1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
    2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 
    3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 
    3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 
    4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 
    4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 
    5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 
    6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 
    6, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 
    7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 
    8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 
    8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 
    9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 
    9, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 
    10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 
    10, 10, 10, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 
    11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 
    11, 11, 11, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 
    12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 
    12, 12, 12, 12), year = c(1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 
    1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 
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    1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 
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    1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 
    1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 
    1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 
    1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 
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    1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995, 1995), yearday = 0:364, 
    no.influ.cases = c(NA, NA, NA, 168L, NA, NA, NA, NA, NA, 
    NA, 199L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 214L, NA, NA, NA, NA, NA, 
    NA, 230L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 267L, NA, NA, NA, NA, NA, 
    NA, 373L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 387L, NA, NA, NA, NA, NA, 
    NA, 443L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 579L, NA, NA, NA, NA, NA, 
    NA, 821L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1229L, NA, NA, NA, NA, 
    NA, NA, 1014L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 831L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 648L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 257L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 203L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 137L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 78L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 82L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 69L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 45L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 51L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 45L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 63L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 55L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 54L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 52L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 27L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 24L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 12L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 10L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 22L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 42L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 32L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 52L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 82L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 95L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 91L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 104L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 143L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 114L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 100L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 83L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 113L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 145L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 175L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 222L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 258L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 384L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 755L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 976L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 879L, NA, NA, NA, NA), no.consultations = c(NA, 
    NA, NA, 15093L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 20336L, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, 20777L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 21108L, NA, NA, 
    NA, NA, NA, NA, 20967L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 20753L, NA, 
    NA, NA, NA, NA, NA, 18782L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 19778L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 19223L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 21188L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 22172L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 21965L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 21768L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 21277L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 16383L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 15337L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 19179L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 18705L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 19623L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 19363L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 16257L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 19219L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 17048L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 19231L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 20023L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 19331L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 18995L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 16571L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 15010L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 13714L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 10451L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 14216L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 16800L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 18305L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 18911L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 17812L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 18665L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 18977L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 19512L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 17424L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 14464L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 16383L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 19916L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 18255L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 20113L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 20084L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 20196L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 20184L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 20261L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 22246L, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, 23030L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 10487L, 
    NA, NA, NA, NA)), .Names = c("daily.ts", "wdayno", "month", 
"year", "yearday", "no.influ.cases", "no.consultations"), row.names = c(NA, 
-365L), class = "data.frame")

r time-series interpolation

— 酷色
source

4

这个问题需要一维版本的点到点插值，这在采矿业中已经得到了很好的研究。所引用的摘要明确指出，地统计方法会产生“连贯的（保持质量……）预测”。我相信这些方法可以克服@Nick Cox提出的反对意见。

— ub

@whuber感谢您的参考，我没有意识到这种问题在地统计学中是众所周知的。您是否知道此类方法在R其他统计软件包中的任何实现（我无权访问ArcGIS）？恐怕如果没有具体可用的实现，我仍然会陷入困境。

— COOLSerdash

2

我相信可以使用中的代码来完成此操作geoRglm，前提是您对变异函数和支持变更（开发空间相关模型所需）非常了解。该手册由Springer Verlag出版，为基于模型的地统计学， Diggle和Ribeiro Jr.

— whuber

3

分组数据的细分是人口统计中的常见过程。搜索词是“ Sprague插值”；它将导致您产生许多变化。通过以确保单调曲线的方式将五次样条拟合到累积值，此方法及其变体有效地重新分配了分组数据。（自1880年以来一直存在。）通用术语是“接触插值”。罗布·海恩德曼（Rob Hyndman）等人撰写了有关该主题的文章：参见史密斯，海恩德曼和伍德，《人口变量的样条插值：单调性问题》， J。Pop。Res。21 No.1（2004），第95-98页。

— ub

2

您的问题也可以看作是一维的等距映射。这是一个生成详细量图的程序，该量图已在某个聚合级别（例如标准普查单位）进行了测量。（它至少可以追溯到1936年：请参见John K. Wright，《绘制人口密度的方法：以科德角为例。《 地理评论》 26：1（1936年1月），第103-110页。）最近的方法（有点特殊，但参考书目简短）请参见giscience.org/proceedings/abstracts/giscience2012_paper_179.pdf。

— ub

8

我设法创建了一个R函数，该函数在保留均值（例如每周，每月等）的同时，使用样条曲线线性且均匀地对偶数点进行插值。它使用函数na.approx并na.spline从zoo程序包中迭代计算具有所需属性的样条线。该算法被描述在本文。

这是代码：

interpol.consmean <- function(y, period=7, max.iter=100, tol=1e-4, plot=FALSE) {

  require(zoo)

  if( plot == TRUE ) {
    require(ggplot2)
  }

  y.temp.linear <- matrix(NA, ncol=length(y), nrow=max.iter+1)
  y.temp.linear[1, ] <- y

  y.temp.spline <- y.temp.linear

  y.temp.pred.spline <- matrix(NA, ncol=length(y), nrow=max.iter)
  y.temp.pred.linear <- matrix(NA, ncol=length(y), nrow=max.iter)

  ind.actual <- which(!is.na(y))

  if ( !all(diff(ind.actual)[1]== diff(ind.actual)) ) {
    stop("\"y\" must contain an evenly spaced time series")
  }

  partial <- ifelse((length(y) - ind.actual[length(ind.actual)]) < period/2,
                    TRUE, FALSE)

  for(k in 1:max.iter) {

    y.temp.pred.linear[k,] <- na.approx(y.temp.linear[k, ], na.rm=FALSE, rule=2)
    y.temp.pred.spline[k,] <- na.spline(y.temp.spline[k, ], method="fmm")

    interpol.means.linear <- rollapply(y.temp.pred.linear[k,], width=period, mean,
                                       by=period, align="left", partial=partial) 
    interpol.means.splines <- rollapply(y.temp.pred.spline[k,], width=period, mean,
                                        by=period, align="left", partial=partial) 

    resid.linear <- y.temp.linear[k, ][ ind.actual ] - interpol.means.linear
    resid.spline <- y.temp.spline[k, ][ ind.actual ] - interpol.means.splines

    if ( max(resid.linear, na.rm=TRUE) < tol & max(resid.spline, na.rm=TRUE) < tol ){
      cat("Converged after", k, "iterations with tolerance of", tol, sep=" ")
      break
    }

    y.temp.linear[k+1, ][!is.na(y.temp.linear[k, ])] <-  resid.linear
    y.temp.spline[k+1, ][!is.na(y.temp.spline[k, ])] <-  resid.spline

  }  

  interpol.linear.final <- colSums(y.temp.pred.linear, na.rm=TRUE)
  interpol.spline.final <- colSums(y.temp.pred.spline, na.rm=TRUE)

  if ( plot == TRUE ) {

    plot.frame <- data.frame(
      y=rep(y,2)/7,
      x=rep(1:length(y),2),
      inter.values=c(interpol.linear.final, interpol.spline.final)/7,
      method=c(rep("Linear", length(y)), rep("Spline", length(y)))
    )

    p <- ggplot(data=plot.frame, aes(x=x)) +
      geom_point(aes(y=y, x=x), size=4) +
      geom_line(aes(y=inter.values, color=method), size=1) +
      ylab("y") +
      xlab("x") +
      theme(axis.title.y =element_text(vjust=0.4, size=20, angle=90)) +
      theme(axis.title.x =element_text(vjust=0, size=20, angle=0)) +
      theme(axis.text.x =element_text(size=15, colour = "black")) +
      theme(axis.text.y =element_text(size=17, colour = "black")) +
      theme(panel.background =  element_rect(fill = "grey85", colour = NA),
            panel.grid.major =  element_line(colour = "white"),
            panel.grid.minor =  element_line(colour = "grey90", size = 0.25))+
      scale_color_manual(values=c("#377EB8", "#E41A1C"), 
                         name="Interpolation method",
                         breaks=c("Linear", "Spline"),
                         labels=c("Linear", "Spline")) +
      theme(legend.position="none") +
      theme(strip.text.x = element_text(size=16)) +
      facet_wrap(~ method)

    suppressWarnings(print(p))

  }
  list(linear=interpol.linear.final, spline=interpol.spline.final)
}

让我们将该函数应用于问题中给出的示例数据集：

interpolations <- interpol.consmean(y=dat.frame$no.influ.cases, period=7,
                                    max.iter = 100, tol=1e-6, plot=TRUE)

线性和样条插值都很好。让我们检查是否保留了每周均值（截断的输出）：

cbind(dat.frame$no.influ.cases[!is.na(dat.frame$no.influ.cases)],
      rollapply(interpolations$linear, 7, mean, by=7, align="left", partial=F))

      [,1] [,2]
 [1,]  168  168
 [2,]  199  199
 [3,]  214  214
 [4,]  230  230
 [5,]  267  267
 [6,]  373  373
 [7,]  387  387
 [8,]  443  443
 [9,]  579  579
[10,]  821  821
[11,] 1229 1229

— 酷色
source

1

您应该为此找到合适的软件包，并询问维护者是否要包含它。

— Spacedman

4

在范围中点经过平均值的任何直线都会产生具有所需平均值的每日值。尼克·考克斯（Nick Cox）关于“将周计数除以天数”的最新评论是渐变= 0的特例。

因此，我们可以对此进行调整并选择渐变，以使事情可能更平滑。这是三个R函数，可以实现以下功能：

interpwk <- function(x,y,delta){
  offset=-3:3
  yout=y+delta*offset
  xout=x+offset
  cbind(xout,yout)
}

get_delta <- function(x,y,pos){
  (y[pos+1]-y[pos-1])/(x[pos+1]-x[pos-1])
}

#' get slope from neighbours
interpall <- function(x,y,delta1,f=1){
  for(i in 2:(length(x)-1)){
    delta=get_delta(x,y,i)
    xyout=interpwk(x[i],y[i],delta/f)
    points(xyout)
  }
}

向您的数据中添加一个日度量，然后绘制，然后绘制插值器：

> data$day=data$week*7
> plot(data$day,data$no.influ.cases,type="l")
> interpall(data$day,data$no.influ.cases,f=1)

线性均值保持插值器

另一种可能性是限制周末的连续性，但这给您的系统只有一个自由度-即，它完全由第一部分的斜率定义（因为所有其他部分都必须合并）。我尚未编码-您可以尝试！

[Apols的R代码有些破旧，它应该真正返回点而不是绘制点]

— 太空人
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+1，谢谢。问题在于内插的值不平滑，并且两周之间步调相当突然。我已经编辑了我的问题，其中包括一篇论文，该论文基本上可以准确地解释我所需要的方法。

— COOLSerdash

目的是什么？为什么假定流感病例变化平稳？通过插值输入这些数据的结构越多，则在某些建模阶段仅需要解开引入的结构。我认为您没有解决我在5月19日发表的评论“将每周数据增加到每日数据只会造成引入依赖性和过于乐观的自由度的问题，而这将不利于模型的拟合和评估。”

— Nick Cox

但是，限制均值是错误的。您在此处看到的平均值是样本平均值，并且在某种程度上会发生统计差异。构想一个模型，然后使用以平均值作为期望值的插值器，然后对每日数据进行多次插补，并进行一百次或更多次分析，以找出这种不确定性如何影响您的结论。

— Spacedman

1

@Spacedman我提到的地统计学API方法（在问题的注释中）将通过变异函数块参数中的非零成分来认真处理您的（相当有效的）异议。地统计条件模拟是执行您引用的多个插补的一种受控方法。

— ub

2

绝对。您似乎有一个一维的情况，几乎完全像Diggle＆Ribeiro手册中针对geoRglm的一个运行示例（冈比亚的疟疾病例，接近沼泽等，作为协变量）。主要的复杂之处在于处理支持的变化，但这并不会真正影响预测：它将主要影响变异函数的估计。有关某些理论和类似示例（疾病案例的“二项式克里金法”），请参见ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2995922。

— ub

3

$n$

（如果数据是度量而非计数，则我倾向于通过Dirichlet模型对比例进行建模，但这会涉及到更多点。）

只要您知道确切的天数，只要您使用偏移量将事物置于相同的“水平”，就不会成为一个特殊的问题。

— Glen_b-恢复莫妮卡
source

1

如果我错了，请纠正我，但是我认为这是一个倒退的问题。这不是如何理顺日常工作；这是从每周数据中猜测每日计数的方法。（大概是海报有其他数据的日常数据，例如温度。）除此之外，这个多项式或Dirichlet如何？在我看来更像是一个泊松。

— 尼克·考克斯

@NickCox您是绝对正确的，感谢您的澄清：我有每周的数据，并希望获得每日的数据，因为我还有其他每天的数据（例如，气象变量，死亡率，空气污染等）。

— COOLSerdash

3

我对这个问题的看法是，问你为什么要这样做。我猜想，如上所述，您有一些日常数据，并且希望所有数据都基于相同的基础。如果是这样，请考虑将每日数据减少到几周内的最小值，平均值，中位数，最大值，或者具有科学意义的任何内容。将每周数据转换为每日数据只会产生引入依赖性和极大的过度自由度的问题，这将使模型的拟合和评估失败。

— 尼克·考克斯

@Nick Cox绝对是“猜测”，但根据给定的信息，这似乎是OP所追求的。

— Glen_b-恢复莫妮卡

2

另一种保守的方法是将每周计数除以天数。我知道有一个前提，那就是实际过程会比这更顺畅，但会保留均值。

— 尼克·考克斯

3

我将一些额外的评论捆绑在一起作为另一个答案。

这个项目的结构花了一段时间才变得清晰。鉴于现在流感已被揭示为几个变量中的一个协变量，因此您对它所做的事情似乎并不那么重要，或者至少不值得我在先前的一些评论中表示怀疑。由于其他所有事情都是每天进行的，因此将其他所有事情减少到几周会浪费太多细节。

问题的最初重点仍然是插值法，该插值法保留了每周均值，而一个（极端）答案是每周均值保留了每周均值。毫不奇怪，这似乎并不吸引人或不切实际，因此@Spacedman提出的其他插值方法似乎更具吸引力和/或插补方法。（我不清楚这是归因于时间风味还是插值并具有随机的风味，我不清楚。）

还有两个具体思想：

在实践中，取每周值（除以天数），然后用加权平均值进行平滑可能会保持均值良好近似。
由于流感病例很重要，因此平滑根或对数计数然后进行反向转换可能比仅平滑计数更好。

— 尼克·考克斯
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