Interpolar los valores de NA
Tengo dos conjuntos de muestras que son independientes del tiempo. Me gustaría fusionarlos y calcular los valores faltantes para los momentos en que no tengo valores de ambos. Ejemplo simplificado:
A <- cbind(time=c(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100),
Avalue=c(1, 2, 3, 2, 1, 2, 3, 2, 1, 2))
B <- cbind(time=c(15, 30, 45, 60), Bvalue=c(100, 200, 300, 400))
C <- merge(A,B, all=TRUE)
time Avalue Bvalue
1 10 1 NA
2 15 NA 100
3 20 2 NA
4 30 3 200
5 40 2 NA
6 45 NA 300
7 50 1 NA
8 60 2 400
9 70 3 NA
10 80 2 NA
11 90 1 NA
12 100 2 NA
Suponiendo un cambio lineal entre cada muestra, es posible calcular los valores de NA que faltan. Intuitivamente, es fácil ver que el valor A en el momento 15 y 45 debe ser 1.5. Pero un cálculo adecuado para B, por ejemplo, en el momento 20 sería
100 + (20-15) * (200-100) / (30-15)
que es igual a 133.33333. El primer paréntesis es el tiempo entre el tiempo estimado y la última muestra disponible. El segundo paréntesis es la diferencia entre las muestras más cercanas. El tercer paréntesis es el tiempo entre las muestras más cercanas.
¿Cómo puedo usar R para calcular los valores de NA?