移動分散R

Question

Rのfilter()関数が移動平均を計算することがわかりました。私はfilter()の出力と並んでプロットでそれを表示するために、私に動きの分散または標準偏差を返す関数が存在するかどうかを知りたいと思います。

Answer 1

が動物園パッケージを考えてみましょう。例えばfilter()ために与える：

> 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 

動物園でrollmean()に対し与える：（この例では3点移動平均のために）同じである

> 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 

を。 動物園ながら

は、指定したウィンドウに任意のR関数を適用するapply()関数のように働く、それはrollapply()を持っているrollsd()またはrollvar()を持っていません。

> 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 

以上面白いことに：

> 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 

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

Answer 2

rollapplyzooパッケージには任意の機能があります。デフォルトでNAが除かれている点で、filterとは異なります。

しかし、言われているように、あなた自身をロールするのがとても簡単な（馬鹿を意図した）機能のためにパッケージを読み込むのはあまり意味がありません。

ここで右揃えています一つだ：

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

でTTRパッケージは、とりわけrunSDを持っているとしてあなたは、fill = NA引数を使用して警告を取り除くことができます

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

runSDは、多くのR関数呼び出しを避けるため、rollapplyよりもはるかに高速です。例：

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