(Кубическая) сплайн-интерполяция

Я хочу выполнить (кубическую) сплайн-интерполяцию для данных о населении, чтобы «преобразовать» годовые данные в квартальные данные. Я знаю, что при этом есть немало недостатков, но мне нужно это сделать.

Вот пример моего кода (с использованием общих входных данных):

#--------------spline interpolation
x <- c(1973:2014)
population <- seq(500000, 600000, length.out=42)
list <- spline(x, population, n=4*length(x), method="fmm",
 xmin=min(x), xmax=max(x), ties=mean)
x_spline <- list$x
pop_spline <- list$y

Как я могу определить, что сплайны рассчитываются «ежеквартально», то есть в 1973,25, 1973,5, 1973,75, 1974 и т. д.? Извините, что не являюсь экспертом в статистике: какой метод будет лучшим для «преобразования» годовых данных в квартальные: «fmm», «естественный», «периодический», «monoH.FC» или «hyman»? Предполагается, что прирост населения равномерно распределяется в течение года.

Решение проблемы

Почему бы не использовать splinefun:

func = splinefun(x=x, y=population, method="fmm", ties = mean)

Затем вы определяете точку для прогноза, которую хотите:

func(seq(1973, 2014, 0.25))