はじめに

外れ値に強い周期性解析の手法を提案していますが、今回新たに欠損値（NaN）にも対応する関数を追加してみました。

外れ値に強い点については、以下の記事で紹介しています。

実データでは欠損値が含まれるケースも多いため、そのまま周期性解析にかけられるようにするのが目的です。

欠損値対応について

基本的な方針はシンプルで、欠損値を含むサンプルは計算から除外しています。

そのため、

といった特徴があります。

この影響を確認できるように、有効サンプル率（valid ratio）も合わせて出力するようにしています。

通常の周期性解析と比較すると、以下の違いがあります：

シンプルな変更ですが、欠損値をそのまま扱えるようになります。

簡単な実装ですが、欠損値を含むデータに対してそのまま周期性解析を適用できるようになりました。

一方で、欠損率やデータの性質によっては結果が安定しない可能性もあるため、その点は今後検証していきたいと思います。

よかったら試してみてください。