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