9.4 数据缺失处理

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9.4 数据缺失处理 9.4 数据缺失处理时间序列数据因其固有的时序依赖性，对缺失值处理提出了独特的挑战。简单地删除缺失值可能会破坏时间序列的连续性，导致分析结果偏差。本节深入探讨时间序列数据中缺失值的类型、原因、处理方法以及实践中需要考虑的关键因素。 9.4.1 缺失值类型时间序列数据中的缺失值可以分为以下几类：随机缺失 (Missing Completely at Random, MCAR): 数据的缺失与其他观测变量或缺失变量本身无关。例如，传感器因随机断电而导致数据丢失。随机缺失 (Missing at Random, MAR): 数据的缺失依赖于其他观测变量，但与缺失变量本身无关。例如，某个传感器的数据缺失概率与另一个传感器的读数相关。