Buenas.

He mirado en la librería its y sólo tiene un método de interpolación,
arrastrar el dato anterior al que falta (que no necesariamente es malo). Si
los datos son regulares, digamos, mensuales, puedes descomponer la serie en
tendencia y componente estacional, interpolar la tendencia (interpolación
lineal o splines) si es que es necesario y usar los componentes estacionales
obtenidos para los meses que te falten. Después puedes refinar, por ejemplo,
haciendo un ARIMA, y comprobar si las observaciones interpoladas resultan
atípicas.

Un saludo
Gregorio R. Serrano

El 27 de enero de 2011 17:24, Carlos Ortega <coforfe@gmail.com> escribió:

> Hola,
>
> Hay una librería específica para esto:
>
> http://cran.at.r-project.org/web/packages/its/index.html
>
> Y entiendo que esta también:
>
> surveillance<
> http://cran.at.r-project.org/web/packages/surveillance/index.html>Modeling
> and monitoring discrete response time series
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
> www.datanalytics.com/blog
>
> 2011/1/27 Luis Alfonso LOPEZ ALVAREZ <a.lopez.wrf@gmail.com>
>
> > *Hola a todos....
> >
> > Preciso completar datos faltantes en series de tiempo de temperatura
> media,
> > maxima, minima y precipitacion.... alguno de Ustedes tiene algun metodo
> que
> > se antoje mas adecuado para este tipo de datos ? Agradezco sus
> sugerencias
> > y
> > comentarios, que siempre son muy acertados...
> >
> > Gracias por su colaboracion....
> >
> > Hasta Pronto
> > *
> > --
> > Luis Alfonso LOPEZ ALVAREZ
> > MSc- Meteorologia - Ing. Sistemas
> > PROFESIONAL ESPECIALIZADO (E)
> > METEOROLOGO - IDEAM
> > e-mail: llopez@ideam.gov.co
> >           a.lopez.wrf@gmail.com
> >           acalopez97@yahoo.com
> >
> >        [[alternative HTML version deleted]]
> >
> > _______________________________________________
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> > R-help-es@r-project.org
> > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
> >
>
>         [[alternative HTML version deleted]]
>
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Dr. Gregorio R. Serrano
Dpto. Economía Cuantitativa (UCM)
Voz:+34 91394 2361
Fax:+34 91394 2591
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