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Rで移動平均またはローリングサムを作成する最も効率的な方法は何ですか?「groupby」と一緒にローリング機能をどのように実行しますか?

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動物園は素晴らしいですが、時にはもっと簡単な方法があります。データが適切に動作し、等間隔に配置されている場合、embed()関数を使用すると、時系列の複数のラグバージョンを効果的に作成できます。ベクトル自己回帰のVARSパッケージの内部を見ると、パッケージの作成者がこのルートを選択していることがわかります。

たとえば、xの3期間の移動平均を計算するには、x =(1-> 20)^ 2:

> x <- (1:20)^2
> embed (x, 3)
      [,1] [,2] [,3]
 [1,]    9    4    1
 [2,]   16    9    4
 [3,]   25   16    9
 [4,]   36   25   16
 [5,]   49   36   25
 [6,]   64   49   36
 [7,]   81   64   49
 [8,]  100   81   64
 [9,]  121  100   81
[10,]  144  121  100
[11,]  169  144  121
[12,]  196  169  144
[13,]  225  196  169
[14,]  256  225  196
[15,]  289  256  225
[16,]  324  289  256
[17,]  361  324  289
[18,]  400  361  324
> apply (embed (x, 3), 1, mean)
 [1]   4.666667   9.666667  16.666667  25.666667  36.666667  49.666667
 [7]  64.666667  81.666667 100.666667 121.666667 144.666667 169.666667
[13] 196.666667 225.666667 256.666667 289.666667 324.666667 361.666667
于 2009-07-23T14:57:11.493 に答える
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私はrリストでAchimZeileisからの良い答えをかき集めました。これが彼の言ったことです:

library(zoo)
## create data

x <- rnorm(365)
## transform to regular zoo series with "Date" index

x <- zooreg(x, start = as.Date("2004-01-01")) plot(x)

## add rolling/running/moving average with window size 7 

lines(rollmean(x, 7), col = 2, lwd = 2)

## if you don't want the rolling mean but rather a weekly ## time series of means you can do
nextfri <- function(x) 7 * ceiling(as.numeric(x - 1)/7) + as.Date(1) xw <- aggregate(x, nextfri, mean)

## nextfri is a function which computes for a certain "Date" ## the next friday. xw is then the weekly series. 

lines(xw, col = 4)

アキムは続けて言った:

ローリング平均と集約された系列の違いは、配置が異なるためであることに注意してください。これは、集約呼び出し の'align'引数rollmean()または 関数を変更することで変更できます。nextfri()

これはすべて私からではなく、アキムから来ました:http: //tolstoy.newcastle.edu.au/R/help/05/06/6785.html

于 2009-07-23T03:23:00.350 に答える