Question

我需要一个关于如何得到结果的建议我的回归分析到一个对象。

我不想按行进行回归分析有一个20天的窗口。对象Slope应该在窗口上保存每天回归分析的结果（斜率）。

    #Loading Library 
    require(quantmod)
    #Initiation of Example
    mc_result  <- matrix(sample(c(1:200)), ncol = 200, nrow =1)
    mc_result1 <- matrix(sample(c(1:200)), ncol =200, nrow =1)
    mc_result <- rbind(mc_result, mc_result1)
    a <- c(1:200)          


    Slope <- matrix(ncol=2, nrow=181)

注意此循环不起作用。循环应按行方式应用Rollapply 并在对象Slope中保存每一天的结果。

但是，这是结果的样子，但是改变了Slope值。目前坡度值稳定，我不知道为什么。

    for (i in 1:2) { 

    Slope[,i] <- rollapply(data =mc_result[i,], width=20, 
                          FUN = function(z)
                            summary(lm(mc_result[i,]  ~ a, data =  as.data.frame(z)))$coefficients[2], by.column = FALSE) 
    }

Answer 1

我认为您想要的是以下内容（在您的代码中没有mc_result [i，]或者a正在滚动数据中的索引，这就是为什么线性回归系数不会改变，因为您正在训练相同的数据集，只有z正在改变，你需要将代码改为如下所示：

#Loading Library 
require(quantmod)
#Initiation of Example
mc_result  <- matrix(sample(c(1:200)), ncol = 200, nrow =1)
mc_result1 <- matrix(sample(c(1:200)), ncol =200, nrow =1)
mc_result <- rbind(mc_result, mc_result1)
a <- c(1:200)          
Slope <- matrix(ncol=2, nrow=181)

for (i in 1:2) { 

  Slope[,i] <- rollapply(data = 1:200, width=20, 
                         FUN = function(z) {
                           summary(lm(mc_result[i,z]  ~ a[z]))$coefficients[2]
                         }, by.column = FALSE) 
}

head(Slope)
          [,1]      [,2]
[1,] 1.3909774 2.0278195
[2,] 1.0315789 2.8421053
[3,] 1.5082707 2.8571429
[4,] 0.0481203 1.6917293
[5,] 0.2969925 0.2060150
[6,] 1.3526316 0.6842105

线性回归分析 - 跨行滚动

1 个答案: