ABSTRACT: Luftföroreningar data som erhållits med hjälp av automatiserade maskiner innehåller ofta saknade värden som kan orsaka partiskhet på grund av systematiska skillnader mellan observerade och oobserverade data. Vi använde interpolering och medelimputation tekniker för att ersätta simulerade saknade värden från årliga övervakningsdata per timme för PM10. Den effektivaste metoden för att generera de datapunkter som saknades var att ersätta varje värde som saknades med medelvärdet av de två datapunkterna före och efter värdet som saknades. Detta tillvägagångssätt kallades medel-före-efter-metoden.
Noraziana m.fl. REF studerade effektiva steg för att extrahera data som saknas genom att ersätta varje värde med medelvärdet av de två punkter som inträffar före och efter (genomsnitt före efter).
Estimation of missing values in air pollution data using single imputation techniques
{'venue': 'ScienceAsia', 'journal': 'ScienceAsia', 'mag_field_of_study': ['Geography']}