Olá Éder vou tentar esclarecer com seu exemplo, minhas modificações estão em negrito.
require(mtsdi)
data(miss)
notNA <- which(!is.na(miss), arr.ind=T) ### valores presentes set.seed(333); sel.pos <- notNA[sample(nrow(notNA), 20),] ### reservando 20 valores
sel.obs <- miss[sel.pos] ### valores reservados
miss2 <- miss
miss2[sel.pos] <- NA ### "exclui" valores reservados
f <- ~c31+c32+c33+c34+c35
i <- mnimput(f,miss2,eps=1e-3,ts=TRUE, method="spline",sp.control=list(df=c(7,7,7,7,7)))
summary(i)
imput <- data.frame(predict(i))
sel.pre <- imput[sel.pos] ### predição referente aos 20 valores reservados
cbind(sel.pre, sel.obs) ### comparação
library(hydroGOF)
ggof(sel.pre,sel.obs)
fun.cal <- splinefun(sel.pre,sel.obs)
## função para calibrar
sel.pre.cal <- fun.cal(sel.obs) ## calcular valores preditos após calibração
## Assim usaria a função fun.cal para calibrar outros valores imputados do mesmo banco de dados.
Entretanto, não foi útil, pois quando uso para outros valores imputados houve aumento no erro