В настоящее время я использую процедуру интерполяции 'Akima' для выполнения 2-мерной линейной интерполяции. В настоящее время я стараюсь выполнять линейную интерполяцию как можно лучше, исключая неверные точки данных и интерполированные значения, которые зависят от них. Я не хочу делать подгонку сплайнов, просто линейную интерполяцию.
Я могу придумать два способа сделать это, используя существующий пакет akima;
- путем разбиения 2d наборов данных на допустимые подмножества, у которых нет пропущенных точек данных, а затем интерполяции для каждой и последующего слияния результатов.
- или установив недостающее значение в бессмысленное значение (-1,0 в моем случае), а затем отметив результаты, где любое интерполированное значение NA. К сожалению, индексы узлов интерполяции, похоже, не возвращаются, поэтому мне придется самому находить эти узлы, и в этом случае я должен просто написать свою собственную подпрограмму.
Каждый из них немного мучителен, и я уверен, что должен быть лучший способ или должен быть пакет, чтобы выполнить одно из вышеперечисленных действий, поскольку, я уверен, это общие проблемы, с которыми сталкивались многие.
Будем весьма благодарны за любые рекомендации относительно альтернативной процедуры или метода интерполяции для использования интерполяции акима.
Боб