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Rを使用して、マトリックス内の一連の値の移動平均を計算しようとしています。Rには、移動平均を計算できる組み込み関数がないようです。パッケージはそれを提供しますか？それとも私は自分で書く必要がありますか？

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17 に答える 17

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または、フィルターを使用して単純に計算することもできます。私が使用する関数は次のとおりです。

ma <- function(x, n = 5){filter(x, rep(1 / n, n), sides = 2)}

を使用する場合は、上記の関数でのdplyr指定に注意してください。stats::filter

于 2011-02-01T12:06:50.387 に答える
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  • Zooパッケージのローリング平均/最大値/中央値 (rollmean)
  • TTRの移動平均
  • 予測のma
于 2009-04-13T13:06:55.380 に答える
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このcaToolsパッケージには、平均値/最小値/最大値/標準偏差のローリングが非常に高速で、その他の機能はほとんどありません。私はrunmeanandのみを使用しましrunsdたが、これまでに言及された他のパッケージの中で最も高速です。

于 2013-08-21T17:11:53.500 に答える
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RcppRollC++ で書かれた非常に高速な移動平均に使用できます。関数を呼び出すだけroll_meanです。ドキュメントはここにあります。

それ以外の場合は、この (遅い) for ループでうまくいくはずです:

ma <- function(arr, n=15){
  res = arr
  for(i in n:length(arr)){
    res[i] = mean(arr[(i-n):i])
  }
  res
}
于 2015-01-16T14:49:35.207 に答える
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実際RcppRoll、とても良いです。

cantdutchthisによって投稿されたコードは、ウィンドウを修正するために 4 行目を修正する必要があります。

ma <- function(arr, n=15){
  res = arr
  for(i in n:length(arr)){
    res[i] = mean(arr[(i-n+1):i])
  }
  res
}

欠落を処理する別の方法をここに示します。

部分平均を計算するかどうかを計算するためにcantdutchthisコードを改善する 3 番目の方法は次のとおりです。

  ma <- function(x, n=2,parcial=TRUE){
  res = x #set the first values

  if (parcial==TRUE){
    for(i in 1:length(x)){
      t<-max(i-n+1,1)
      res[i] = mean(x[t:i])
    }
    res

  }else{
    for(i in 1:length(x)){
      t<-max(i-n+1,1)
      res[i] = mean(x[t:i])
    }
    res[-c(seq(1,n-1,1))] #remove the n-1 first,i.e., res[c(-3,-4,...)]
  }
}
于 2016-03-13T02:02:15.557 に答える
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xウィンドウ幅のベクトルの移動平均は、次の方法で計算できますk。

apply(embed(x, k), 1, mean)
于 2020-09-17T20:51:16.913 に答える
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EDIT :ベクトルsideの過去 7 日間の移動平均 (または合計など)のパラメーターを追加することに大きな喜びを感じました。Date

これを自分で計算したいだけの人にとっては、次のとおりです。

# x = vector with numeric data
# w = window length
y <- numeric(length = length(x))

for (i in seq_len(length(x))) {
  ind <- c((i - floor(w / 2)):(i + floor(w / 2)))
  ind <- ind[ind %in% seq_len(length(x))]
  y[i] <- mean(x[ind])
}

y

しかし、 から独立させると楽しくなるmean()ので、任意の「動く」関数を計算できます!

# our working horse:
moving_fn <- function(x, w, fun, ...) {
  # x = vector with numeric data
  # w = window length
  # fun = function to apply
  # side = side to take, (c)entre, (l)eft or (r)ight
  # ... = parameters passed on to 'fun'
  y <- numeric(length(x))
  for (i in seq_len(length(x))) {
    if (side %in% c("c", "centre", "center")) {
      ind <- c((i - floor(w / 2)):(i + floor(w / 2)))
    } else if (side %in% c("l", "left")) {
      ind <- c((i - floor(w) + 1):i)
    } else if (side %in% c("r", "right")) {
      ind <- c(i:(i + floor(w) - 1))
    } else {
      stop("'side' must be one of 'centre', 'left', 'right'", call. = FALSE)
    }
    ind <- ind[ind %in% seq_len(length(x))]
    y[i] <- fun(x[ind], ...)
  }
  y
}

# and now any variation you can think of!
moving_average <- function(x, w = 5, side = "centre", na.rm = FALSE) {
  moving_fn(x = x, w = w, fun = mean, side = side, na.rm = na.rm)
}

moving_sum <- function(x, w = 5, side = "centre", na.rm = FALSE) {
  moving_fn(x = x, w = w, fun = sum, side = side, na.rm = na.rm)
}

moving_maximum <- function(x, w = 5, side = "centre", na.rm = FALSE) {
  moving_fn(x = x, w = w, fun = max, side = side, na.rm = na.rm)
}

moving_median <- function(x, w = 5, side = "centre", na.rm = FALSE) {
  moving_fn(x = x, w = w, fun = median, side = side, na.rm = na.rm)
}

moving_Q1 <- function(x, w = 5, side = "centre", na.rm = FALSE) {
  moving_fn(x = x, w = w, fun = quantile, side = side, na.rm = na.rm, 0.25)
}

moving_Q3 <- function(x, w = 5, side = "centre", na.rm = FALSE) {
  moving_fn(x = x, w = w, fun = quantile, side = side, na.rm = na.rm, 0.75)
}
于 2020-07-18T17:50:21.220 に答える
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runner関数を移動するためにパッケージを使用できます。この場合、mean_run機能します。問題は、値をcummean処理しないことですが、処理します。パッケージは不規則な時系列もサポートしており、ウィンドウは日付に依存する可能性があります:NAmean_runrunner

library(runner)
set.seed(11)
x1 <- rnorm(15)
x2 <- sample(c(rep(NA,5), rnorm(15)), 15, replace = TRUE)
date <- Sys.Date() + cumsum(sample(1:3, 15, replace = TRUE))

mean_run(x1)
#>  [1] -0.5910311 -0.2822184 -0.6936633 -0.8609108 -0.4530308 -0.5332176
#>  [7] -0.2679571 -0.1563477 -0.1440561 -0.2300625 -0.2844599 -0.2897842
#> [13] -0.3858234 -0.3765192 -0.4280809

mean_run(x2, na_rm = TRUE)
#>  [1] -0.18760011 -0.09022066 -0.06543317  0.03906450 -0.12188853 -0.13873536
#>  [7] -0.13873536 -0.14571604 -0.12596067 -0.11116961 -0.09881996 -0.08871569
#> [13] -0.05194292 -0.04699909 -0.05704202

mean_run(x2, na_rm = FALSE )
#>  [1] -0.18760011 -0.09022066 -0.06543317  0.03906450 -0.12188853 -0.13873536
#>  [7]          NA          NA          NA          NA          NA          NA
#> [13]          NA          NA          NA

mean_run(x2, na_rm = TRUE, k = 4)
#>  [1] -0.18760011 -0.09022066 -0.06543317  0.03906450 -0.10546063 -0.16299272
#>  [7] -0.21203756 -0.39209010 -0.13274756 -0.05603811 -0.03894684  0.01103493
#> [13]  0.09609256  0.09738460  0.04740283

mean_run(x2, na_rm = TRUE, k = 4, idx = date)
#> [1] -0.187600111 -0.090220655 -0.004349696  0.168349653 -0.206571573 -0.494335093
#> [7] -0.222969541 -0.187600111 -0.087636571  0.009742884  0.009742884  0.012326968
#> [13]  0.182442234  0.125737145  0.059094786

などの他のオプションを指定して、特定のインデックスlagのみをロールすることもできます。パッケージと関数のドキュメントatの詳細。

于 2019-10-27T08:09:56.113 に答える