rollapply

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dplyrを使用して複数の項目をまとめようとしています。複数のリターンの時系列があることを考えれば、平均相関を計算したい可能な例）を返します。もちろん（以下の例とは対照的に）私の実際のデータセットはむしろ大きく（まだspread(stock,ret)ではなく）、複数のNAを含んでいます。また、第2のステップでは、私自身の関数を作り、それをrollapplyに供給しなければならないでしょう。したがっ

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Rのdata.tableの条件を指定して遅れ時間データをロールアップするにはどうすればよいですか？

私はRをかなり新しくしており、いくつかのチュートリアルを終えました。私がしたいのは、いくつかの条件に基づいてデータ自体を結合する良い方法を見つけることです。私がしたいことは、任意の長さのラグを選んでローリングウィンドウを作成することです。たとえば、ラグ= 1、ウィンドウの幅= 2の場合、1ヶ月前の2ヶ月分のロールアップが必要です（存在する場合）。私はこのようなデータテーブルで開始した場合： m

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rollapplyを使用してリストのリストに出力する

rollapplyまたはrollapplyrを使用して、時系列データにmodwt関数を適用したいと考えています。私はrollapply/rの仕組みに精通していますが、出力を設定してrollapplyを使用して結果を正しく保存できるように助けが必要です。 wavelimパッケージのmodwt関数は、私の特定の問題J = 4のために時系列をとり、それをJレベルに分解します。これは、私が5つのリストに

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ローリングウィンドウを使用したウェーブレット相関

ウェーブレット変換をローリングウィンドウを使用して適用できる3つの時系列があります。ローリングウィンドウは、長さ200の単一の時系列をとり、waveslim::modwt関数を最初の30サンプルにわたって適用します。これは私にのみ興味そのうち5つのリスト（D1、D2、D3、D4）を出力し、これらの各々は、30の長さの単純な例がここで見つけることができます： library(waveslim) J

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動的基準を用いた動物園パッケージからのrollapplyを使った観測

私はhereのような観測を数える方法を探していますが、特定の観測（移動回数）に基づいて基準を変更することができます。たとえば、magの特定の観測値より大きいmagの観測回数（過去50回）を数えます。私が持っているコード： rollapplyr(zoo(mag),50,function(i){sum(mag>i)},partial=T,by.column=F,fill=NA)) このコードは

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列内の従属変数による回転回帰の係数を計算する

回転回帰の係数（特に切片）を計算したいと考えています。多くの従属変数があります。その一部（Y1とY2）を以下に示します。それらの各々は、独立変数X1およびX2で回帰される。さらに、Y1およびY2の両方は、異なる期間にNAsを有する。データは毎月の間隔を持つ時系列です。ローリング・ウィンドウには、これは私のコードである6 です： rr <- rollapply(df, width = 6,

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"datamean"（width = 4の場合）の4番目の列から開始し、最初の3つの列を "NA"としてどのように計算するか？

"datamean"の4番目の列（width = 4以降）から開始し、最初と最後の3つの列を "NA"または空として計算するにはどうすればよいですか？私が欲しいしかし data datamean 1 1 2.5 2 2 3.5 3 3 4.5 4 4 5.5 5 5 6.5 6 6 7.5 7 7 8.5 8 8 NA 9 9 NA 10 1

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現在の行を持たないrollaplyを使用

私は単純なdata.frameを持っています。ここではいくつかの要約統計量を繰り返し計算したいと思っています。例えば、5つの観測（2つの遅れ、先に現在の2）のウィンドウにわたって圧延メジアンしかしながら library(dplyr) x <- data.frame("vals" = rnorm(3e04)) y <- x %>% mutate(med5 = rollapply(da

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昨年の観測値の最大値を計算する

私は、昨年の観測値から変数の最大値を得ることは苦労しています（毎年ではありません！）。私は、rollapply関数を使用していますが、幅がどのように見えるかはわかりません（各観測は1日を表しますが、すべての日に観測値があるわけではありません）。リストを使用するとオフセット値が生成されるので、これらの値はどのように見えるのでしょうか？ Iが得コード：明確にするために mutate(data,"Fe

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sparklyrを使用した大規模データのロールアップ

約2250万回の観測データセットのローリングバリューアットリスクを推定したいので、高速計算にsparklyrを使用したいと考えています。ここでは（サンプル・データベースを使用して）私がやったことです： library(PerformanceAnalytics) library(reshape2) library(dplyr) data(managers) data <- zerofill