爲每5天中的R

Question

滾動標準偏差我有時間序列數據幀，它看起來像

2014-02-05 2014-02-06 2014-02-07 2014-02-12 2014-02-14 2014-02-17 2014-02-18 2014-02-19 ...... 
    0.0379 -0.0008  0.0352  0.0379  0.0392  0.0173  0.0360  0.0371 

我要計算每5天的數據從這個名單中R.移動標準差我的意思是我希望選擇一個樣本，例如sample1 [1] = 2014-02-05，0.0379，sample1 [2] = 2014-02-12，0.0379 .....然後找到std dev然後使用滾動標準偏差移動到下一個日期，即sample2 [1] = 2014-02-06，-0.0008，sample2 [2] = 2014-02-12，0.0379，然後找到此標準偏差列表等。由於可用日期不規則，我無法使用seq（1：1，by =）。在rollapply中，該函數將採用每個連續的數字來計算標準偏差。是否有辦法以有效的方式從此列表中每隔5天對數據進行一次採樣，或者以某種方式修改標準偏差函數，以便每隔5天選擇一次數據，然後計算可用數據的標準偏差。任何有關這方面的建議將不勝感激。

Answer 1

以下可能是有用的：

xx = structure(c(0.0379, -8e-04, 0.0352, 0.0379, 0.0392, 0.0173, 0.036, 
0.0371), .Names = c("2014-02-05", "2014-02-06", "2014-02-07", 
"2014-02-12", "2014-02-14", "2014-02-17", "2014-02-18", "2014-02-19" 
)) 

xx 
2014-02-05 2014-02-06 2014-02-07 2014-02-12 2014-02-14 2014-02-17 2014-02-18 2014-02-19 
    0.0379 -0.0008  0.0352  0.0379  0.0392  0.0173  0.0360  0.0371 
yy = as.numeric() 
for(i in 5:length(xx)){ 
    yy[i]= sd(xx[(i-4):i]) 
} 
yy 
[1]   NA   NA   NA   NA 0.017212408 0.017278108 0.008982038 0.009130991 

對於數據幀版本：

ddf = structure(list(date = structure(1:8, .Label = c("2014-02-05", 
"2014-02-06", "2014-02-07", "2014-02-12", "2014-02-14", "2014-02-17", 
"2014-02-18", "2014-02-19"), class = "factor"), value = c(0.0379, 
-8e-04, 0.0352, 0.0379, 0.0392, 0.0173, 0.036, 0.0371)), .Names = c("date", 
"value"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -8L)) 


ddf 
     date value 
1 2014-02-05 0.0379 
2 2014-02-06 -0.0008 
3 2014-02-07 0.0352 
4 2014-02-12 0.0379 
5 2014-02-14 0.0392 
6 2014-02-17 0.0173 
7 2014-02-18 0.0360 
8 2014-02-19 0.0371 


ddf$rolling_sd=0 
for(i in 5:nrow(ddf)){ 
    ddf$rolling_sd[i]= sd(ddf$value[(i-4):i]) 
} 
ddf 
     date value rolling_sd 
1 2014-02-05 0.0379 0.000000000 
2 2014-02-06 -0.0008 0.000000000 
3 2014-02-07 0.0352 0.000000000 
4 2014-02-12 0.0379 0.000000000 
5 2014-02-14 0.0392 0.017212408 
6 2014-02-17 0.0173 0.017278108 
7 2014-02-18 0.0360 0.008982038 
8 2014-02-19 0.0371 0.009130991 

Answer 2

重述問題我假設你想填補缺失天，然後如果z所產生的系列計算如下

sd(c(z[1], z[6], z[11], z[16], z[21])) 
sd(c(z[2], z[7], z[12], z[17], z[22])) 
etc. 

但是o只保留那些在sample1中發現的sd。

如果這不是問題的意圖，請通過進一步的解釋並給出一個實際的輸入和輸出示例來闡明。

回答創建每日發車g和最終給予填補系列z以NAS與sample1填充合併。 （請注意，如果點的間隔大於4天，那麼我們不會填補這些空白，因爲這會涉及在SD中包含多次點）。然後使用rollapply來計算所需的sd只保留原始時間。

g <- zoo(, seq(start(sample1), end(sample1), "day")) 
z <- na.locf(merge(sample1, g), fromLast = TRUE, maxgap = 4) 
r <- rollapply(z, 21, function(x) sd(x[seq(1, 21, 5)]), align = "left") 
r[time(sample1)] 

注意的rollapply聲明可以替代地寫成這樣：

r <- rollapply(z, list(seq(0, length = 5, by = 5)), sd) 

因爲width參數可以被指定爲包含偏移向量的列表。

更新重新閱讀問題後再次修改。還提供了替代rollapply表達式。