正しく理解できたと思いますが、関数を少し編集したものを次に示します。
rolling.regression <- function(series) {
mod <- dynlm(formula = y ~ L(y) + L(x), data = as.zoo(series)) # get model
nextOb <- max(series[,'int'])+1 # To get the first row that follows the window
if (nextOb<=nrow(zoodata)) { # You won't predict the last one
# 1) Make Predictions
predicted=predict(mod,newdata=data.frame(x=zoodata[nextOb,'x'],y=zoodata[nextOb,'y']))
attributes(predicted)<-NULL
#Solution 1; Quicker to write
# c(predicted=predicted,
# square.res=(predicted-zoodata[nextOb,'y'])^2,
# summary(mod)$coef[, 1],
# summary(mod)$coef[, 3],
# AdjR = summary(mod)$adj.r.squared)
#Solution 2; Get column names right
c(predicted=predicted,
square.res=(predicted-zoodata[nextOb,'y'])^2,
coef_intercept = summary(mod)$coef[1, 1],
coef_Ly = summary(mod)$coef[2, 1],
coef_Lx = summary(mod)$coef[3, 1],
tValue_intercept = summary(mod)$coef[1, 3],
tValue_Ly = summary(mod)$coef[2, 3],
tValue_Lx = summary(mod)$coef[3, 3],
AdjR = summary(mod)$adj.r.squared)
}
}
rolling.window <- 20
results.z <- rollapply(zoodata, width=rolling.window, FUN=rolling.regression, by.column=F, align='right')
head(results.z)
predicted square.res coef_intercept coef_Ly coef_Lx tValue_intercept tValue_Ly tValue_Lx AdjR
20 10.849344 0.721452 0.26596465 0.5798046 1.049594 0.38309211 7.977627 13.59831 0.9140886
21 12.978791 2.713053 0.26262820 0.5796883 1.039882 0.37741499 7.993014 13.80632 0.9190757
22 9.814676 11.719999 0.08050796 0.5964808 1.073941 0.12523824 8.888657 15.01353 0.9340732
23 5.616781 15.013297 0.05084124 0.5984748 1.077133 0.08964998 9.881614 16.48967 0.9509550
24 3.763645 6.976454 0.26466039 0.5788949 1.068493 0.51810115 11.558724 17.22875 0.9542983
25 9.433157 31.772658 0.38577698 0.5812665 1.034862 0.70969330 10.728395 16.88175 0.9511061
それがどのように機能するかを確認するには、回帰を含む小さな例を作成します。
x <- rnorm(1000); y <- 2*x + rnorm(1000)
reg <- lm(y ~ x)
summary(reg)$coef
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 0.02694322 0.03035502 0.8876033 0.374968
x 1.97572544 0.03177346 62.1816310 0.000000
ご覧のとおり、summary
最初に呼び出してからその係数を取得すると (coef(summary(reg))
同様に機能します)、推定値、標準誤差、および t 値を含むテーブルが得られます。したがって、推定値はそのテーブルの列 1 に保存され、t 値は列 3 に保存されます。これが、更新されたrolling.regression
関数でそれらを取得する方法です。
編集
ソリューションを更新しました。現在は、調整済みの R2 も含まれています。通常の R2 だけが必要な場合は、.adj
.
編集2
列に名前を付ける方法をすばやく汚いハックします。
rolling.regression <- function(series) {
mod <- dynlm(formula = y ~ L(y) + L(x), data = as.zoo(series)) # get model
nextOb <- max(series[,'int'])+1 # To get the first row that follows the window
if (nextOb<=nrow(zoodata)) { # You won't predict the last one
# 1) Make Predictions
predicted=predict(mod,newdata=data.frame(x=zoodata[nextOb,'x'],y=zoodata[nextOb,'y']))
attributes(predicted)<-NULL
#Get variable names
strVar <- c("Intercept", paste0("L", 1:(nrow(summary(mod)$coef)-1)))
vec <- c(predicted=predicted,
square.res=(predicted-zoodata[nextOb,'y'])^2,
AdjR = summary(mod)$adj.r.squared,
summary(mod)$coef[, 1],
summary(mod)$coef[, 3])
names(vec)[4:length(vec)] <- c(paste0("Coef_", strVar), paste0("tValue_", strVar))
vec
}
}