Javascript 如何规范化[x，y]时间序列数据集？

问题：

我目前正在解析一个坐标为

[x，y]

的时间序列数据集。数据不完整-它包含间隙和抖动，我想使用统计分析来填补这些间隙/使抖动正常化

背景：

我目前正在阅读非线性回归（特别是多项式回归->PR）-这似乎是最适合我的问题（双关语）

我意识到PR处理的是“朝一个方向旋转”的弧，因此，我将尝试重构我的代码，以使用较小的样本量，并沿着时间序列进行工作

问题：

我走对了吗

我想做的事有名字吗？（曲线拟合？趋势线？连续回归？）

我是否可以/应该使用另一种技术来更好地“适合”我的数据

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在我看来，你的方向是对的。使用像PR这样的拟合技术可以帮助您平滑数据，从而消除JTER，并在缺失的间隙中重新采样。虽然找到一个合适的函数可以完成这两项任务，但如果您不清楚适合哪种函数，可以尝试其他方法：

为了处理短期的抖动和波动，你们可以使用平滑技术，如移动平均法（如In）或三次平滑样条曲线，它在数据的短窗口上使用多项式回归（见[此处]）

为了填补缺失的空白，“你可以使用插值技术，如最近邻插值、回归或自回归方法，这实际上取决于你有什么样的数据。我建议你寻找适合你的方法

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sooo…这段代码与如何在画布上绘制有关。您的问题似乎更多地是关于如何随着时间的推移取消抖动一组抖动的x/y数据。因此，您的实际问题可能是“如何平滑丢失大量时间的大量数据点”，但您的代码更像”我想你需要决定你是要解决实际的数学问题（丢失的数据是什么）还是图形问题（如何使它在图表上看起来平滑）。这里是我的2p。如果恢复丢失的数据块是你的目标，你可以看看，例如，感谢@joshstrike，我删除了代码片段，因为它具有误导性。只是想显示努力。请你详细说明一下你发布的链接，以防将来链接消失。