我试着用R来计算矩阵中一系列值的移动平均值。R中似乎没有一个内置函数可以让我计算移动平均线。有任何软件包提供这样的服务吗?还是需要我自己写?
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动物园包中的滚动平均值/最大值/中位数(rollmean) TTR中的移动平均线 马云在预测
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动物园包中的滚动平均值/最大值/中位数(rollmean) TTR中的移动平均线 马云在预测
下面的示例代码展示了如何使用zoo包中的rollmean函数计算居中移动平均和尾随移动平均。
library(tidyverse)
library(zoo)
some_data = tibble(day = 1:10)
# cma = centered moving average
# tma = trailing moving average
some_data = some_data %>%
mutate(cma = rollmean(day, k = 3, fill = NA)) %>%
mutate(tma = rollmean(day, k = 3, fill = NA, align = "right"))
some_data
#> # A tibble: 10 x 3
#> day cma tma
#> <int> <dbl> <dbl>
#> 1 1 NA NA
#> 2 2 2 NA
#> 3 3 3 2
#> 4 4 4 3
#> 5 5 5 4
#> 6 6 6 5
#> 7 7 7 6
#> 8 8 8 7
#> 9 9 9 8
#> 10 10 NA 9
vector_avg <- function(x){
sum_x = 0
for(i in 1:length(x)){
if(!is.na(x[i]))
sum_x = sum_x + x[i]
}
return(sum_x/length(x))
}
使用费用应充分、有效。假设你有一个向量x，你想要n个数的和
cx <- c(0,cumsum(x))
rsum <- (cx[(n+1):length(cx)] - cx[1:(length(cx) - n)]) / n
正如@mzuther在评论中指出的那样，这假设数据中没有NAs。要处理这些问题，需要将每个窗口除以非na值的数量。这里有一种方法，结合@里卡多·克鲁兹的评论:
cx <- c(0, cumsum(ifelse(is.na(x), 0, x)))
cn <- c(0, cumsum(ifelse(is.na(x), 0, 1)))
rx <- cx[(n+1):length(cx)] - cx[1:(length(cx) - n)]
rn <- cn[(n+1):length(cx)] - cn[1:(length(cx) - n)]
rsum <- rx / rn
这仍然有一个问题，如果窗口中的所有值都是NAs，那么将会有一个零误差的除法。
你可以通过以下方法计算窗口宽度为k的向量x的移动平均值:
apply(embed(x, k), 1, mean)
