Usar ARMA cuando faltan datos

Estoy usando ARMA sobre un conjunto de datos con muestras faltantes. ¿Cómo los trato? ¿Sugeriría hacer una interpolación lineal / no lineal o simplemente mantenerlos fuera y considerar dos muestras con datos faltantes como muestras consecutivas?

— Beto
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No hay necesidad de hacer nada. Un modelo ARMA puede estimarse fácilmente con valores faltantes dentro de la serie de tiempo. Debe usar la representación de espacio de estado de un modelo ARMA para calcular la probabilidad. Si usa R, esto ya se maneja automáticamente a través de la arima()función.

— Rob Hyndman
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Gracias por tu comentario. ¿Qué quieres decir exactamente al calcular la probabilidad? ¿Estás diciendo que debería hacer algún tipo de regresión para las muestras que faltan?

— Bob

El mejor enfoque para estimar un modelo ARMA es la estimación de máxima verosimilitud. Para hacer eso, debe calcular la probabilidad de los datos dados el modelo y los parámetros. Cualquier software ARMA decente lo hará, pero no todos lo hacen utilizando una representación de espacio de estado que se necesita para manejar los valores faltantes.

— Rob Hyndman

¿podría, por favor, proporcionar una referencia? Necesito implementarlo yo mismo :)

— Bob