Phương sai di chuyển trong R

Question

Tôi biết rằng hàm filter() trong R tính trung bình di chuyển. Tôi muốn biết nếu tồn tại một hàm trả lại cho tôi phương sai chuyển động hoặc độ lệch chuẩn, để hiển thị nó trong một cốt truyện cạnh nhau với đầu ra của hàm filter().

Answer 1

Xem xét sở thú gói. Ví dụ filter() cho:

> filter(1:100, rep(1/3,3)) 
Time Series: 
Start = 1 
End = 100 
Frequency = 1 
    [1] NA 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 
[26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 
[51] 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 
[76] 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 NA 

trong khi rollmean() trong sở thú cho:

> rollmean(1:100, k = 3, na.pad = TRUE) 
    [1] NA 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 
[26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 
[51] 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 
[76] 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 NA 

mà là như nhau (đối với đường trung bình 3 điểm trong ví dụ này).

Trong khi sở thú không có rollsd() hoặc rollvar() nó có rollapply(), mà làm việc như apply() chức năng để áp dụng bất kỳ chức năng R để cửa sổ xác định.

> rollapply(1:100, width = 3, FUN = sd, na.pad = TRUE) 
    [1] NA 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
[26] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
[51] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
[76] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 NA 
Warning message: 
In rollapply.zoo(zoo(data), ...) : na.pad argument is deprecated 

hoặc trên một cái gì đó thú vị hơn:

> rollapply(vec, width = 3, FUN = sd, na.pad = TRUE) 
    [1]  NA 0.3655067 0.8472871 0.5660495 0.3491970 0.4732417 0.9236859 
    [8] 0.8075226 1.8725851 1.1930784 0.6329325 1.1412416 0.8430772 0.5808005 
[15] 0.3838545 1.1738170 1.1655400 1.3241700 0.6876834 0.1534157 0.4858477 
[22] 0.9843506 0.6002713 0.6897541 2.0619563 2.5675788 6.3522039 6.0066864 
[29] 6.2618432 5.1704866 2.1360853 2.5602557 1.0408528 1.0316396 4.9441628 
[36] 5.0319314 5.7589716 3.2425000 4.8788158 2.0847286 4.5199291 2.5323486 
[43] 2.1987149 1.8393000 1.2278639 1.5998965 1.5341485 4.4287108 4.4159166 
[50] 4.3224546 3.6959067 4.9826264 5.3134044 8.4084322 9.1249234 7.5506725 
[57] 3.8499136 3.9680487 5.6362296 4.9124095 4.3452706 4.0227141 4.5867559 
[64] 4.7350394 4.3203807 4.4506799 7.2759499 7.6536424 7.8487654 2.0905576 
[71] 4.0056880 5.6209853 1.5551659 1.3615268 2.8469458 2.8323588 1.9848578 
[78] 1.1201124 1.4248380 1.7802571 1.4281773 2.5481935 1.8554451 1.0925410 
[85] 2.1823722 2.2788755 2.4205378 2.0733741 0.7462248 1.3873578 1.4265948 
[92] 0.7212619 0.7425993 1.0696432 2.4520585 3.0555819 3.1000885 1.0945292 
[99] 0.3726928  NA 
Warning message: 
In rollapply.zoo(zoo(data), ...) : na.pad argument is deprecated 

Bạn có thể thoát khỏi cảnh báo bằng cách sử dụng các lập luận fill = NA, như trong

> rollapply(vec, width = 3, FUN = sd, fill = NA) 

Answer 2

rollapply trong gói zoo có chức năng tùy ý. Nó khác với filter ở chỗ nó không bao gồm NA s theo mặc định.

Điều đó đang được nói, mặc dù, không có nhiều ý nghĩa trong việc tải một gói cho một chức năng đó là rất đơn giản để cuộn mình (chơi chữ dự định).

Dưới đây là một trong đó là đúng liên kết:

my.rollapply <- function(vec, width, FUN) 
    sapply(seq_along(vec), 
      function(i) if (i < width) NA else FUN(vec[i:(i-width+1)])) 

set.seed(1) 
vec <- sample(1:50, 50) 
my.rollapply(vec, 3, sd) 
[1]  NA  NA 7.094599 12.124356 16.522712 18.502252 18.193405 7.234178 8.144528 
[10] 14.468356 12.489996 3.055050 20.808652 19.467922 18.009257 18.248288 15.695010 7.505553 
[19] 10.066446 11.846237 17.156146 6.557439 5.291503 23.629078 22.590558 21.197484 22.810816 
[28] 24.433583 19.502137 16.165808 11.503623 12.288206 9.539392 13.051181 13.527749 19.974984 
[37] 19.756855 17.616280 19.347696 18.248288 15.176737 6.082763 10.000000 10.016653 4.509250 
[46] 2.645751 1.527525 5.291503 10.598742 6.557439 

# rollapply output for comparison 
rollapply(vec, width=3, sd, fill=NA, align='right') 
[1]  NA  NA 7.094599 12.124356 16.522712 18.502252 18.193405 7.234178 8.144528 
[10] 14.468356 12.489996 3.055050 20.808652 19.467922 18.009257 18.248288 15.695010 7.505553 
[19] 10.066446 11.846237 17.156146 6.557439 5.291503 23.629078 22.590558 21.197484 22.810816 
[28] 24.433583 19.502137 16.165808 11.503623 12.288206 9.539392 13.051181 13.527749 19.974984 
[37] 19.756855 17.616280 19.347696 18.248288 15.176737 6.082763 10.000000 10.016653 4.509250 
[46] 2.645751 1.527525 5.291503 10.598742 6.557439 

Answer 3

Gói TTR có runSD số những người khác:

> library(TTR) 
> ls("package:TTR", pattern="run*") 
[1] "runCor" "runCov" "runMAD" "runMax" "runMean" 
[6] "runMedian" "runMin" "runSD"  "runSum" "runVar" 

runSD sẽ nhanh hơn nhiều so với rollapply vì nó tránh thực hiện nhiều cuộc gọi chức năng R. Ví dụ:

rzoo <- function(x,n) rollapplyr(x, n, sd, fill=NA) 
rttr <- function(x,n) runSD(x, n) 
library(rbenchmark) 
set.seed(21) 
x <- rnorm(1e4) 
all.equal(rzoo(x,250), rttr(x,250)) 
# [1] TRUE 
benchmark(rzoo(x,250), rttr(x,250))[,1:6] 
#   test replications elapsed relative user.self sys.self 
# 2 rttr(x, 250)   100 0.58 1.000  0.58  0.00 
# 1 rzoo(x, 250)   100 54.53 94.017  53.85  0.06