使用rollmean计算移动平均值，不包括R中的第一个观测值
我目前正在将Stata中的时间序列数据的某些命令转换为R。我正在使用zoo包来计算R中的移动平均值。这是我的数据：
data <- cbind(c(1960:1970), c(95.5, 95.3, 95.3, 95.7, 95.7, 95.7,
95.1, 95.1, 95.1, 95, 95))
[,1] [,2]
[1,] 1960 95.5
[2,] 1961 95.3
[3,] 1962 95.3
[4,] 1963 95.7
[5,] 1964 95.7
[6,] 1965 95.7
[7,] 1966 95.1
[8,] 1967 95.1
[9,] 1968 95.1
[10,] 1969 95.0
[11,] 1970 95.0
我将其设置为data.frame：
data <- as.data.frame(data)
现在，我可以使用rollmean函数通过数据来计算turnout的移动平均值：
data$turnout <- rollmean(data[,2], 1, fill = NA)
这就是我得到的：
V1 V2 turnout
1 1960 95.5 95.5
2 1961 95.3 95.3
3 1962 95.3 95.3
4 1963 95.7 95.7
5 1964 95.7 95.7
6 1965 95.7 95.7
7 1966 95.1 95.1
8 1967 95.1 95.1
9 1968 95.1 95.1
10 1969 95.0 95.0
11 1970 95.0 95.0
这一切都很好，但是我的问题是我希望我的专栏turnout（移动平均值）从1961年而不是1960年开始。此代码不排除第一个观察结果，这就是我的意思。试图做。
作为参考，等效的Stata命令为：
tssmooth ma m1turnout = turnout, window (1 0)
我已经尝试使用align = "right"函数，但这似乎并不能解决问题。有什么想法吗？
谢谢！
编辑-为澄清起见，我正在跨不同长度进行此操作。在Stata中，完整代码是这样的，其中since是一个变量，描述了干预后的年限。
foreach y of numlist 1(1)10{
tssmooth ma m`y'turnout = turnout, window (`y' 0)
}
gen dvturnout=.
foreach y of numlist 2(1)9{
replace dvturnout = l1.turnout if since==1
replace dvturnout = m`y'turnout if since==`y' & m`y'turnout!=.
replace dvturnout = m10turnout if (since==10 & m10turnout!=.) | (since==. & redist!=. & m10turnout!=.)
}
foreach y of numlist 1(1)10{
drop m`y'turnout
}
我的最终目标是这个dvturnout变量。
当我尝试与Stata中代码的第一部分相对应时，即：
foreach y of numlist 1(1)10{
tssmooth ma m`y'turnout = turnout, window (`y' 0)
}
在R中，我这样做（其中[,35]是我开始向其添加变量的列）：
for (j in 1:10) {
data_countries[[i]][,35+j] <- rollmean(data_countries[[i]][,13], j, fill = NA, align = "right")
}
}
它为我吐出来了
year since V36 V37 V38 V39 V40 V41 V42 V43 V44 V45
1 1960 NA 95.5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
2 1961 NA 95.3 95.40 NA NA NA NA NA NA NA NA
3 1962 NA 95.3 95.30 95.36667 NA NA NA NA NA NA NA
4 1963 NA 95.7 95.50 95.43333 95.450 NA NA NA NA NA NA
5 1964 NA 95.7 95.70 95.56667 95.500 95.50 NA NA NA NA NA
6 1965 NA 95.7 95.70 95.70000 95.600 95.54 95.53333 NA NA NA NA
7 1966 NA 95.1 95.40 95.50000 95.550 95.50 95.46667 95.47143 NA NA NA
8 1967 NA 95.1 95.10 95.30000 95.400 95.46 95.43333 95.41428 95.4250 NA NA
9 1968 NA 95.1 95.10 95.10000 95.250 95.34 95.40000 95.38571 95.3750 95.38889 NA
10 1969 NA 95.0 95.05 95.06667 95.075 95.20 95.28333 95.34286 95.3375 95.33333 95.35
11 1970 NA 95.0 95.00 95.03333 95.050 95.06 95.16667 95.24286 95.3000 95.30000 95.30
这些数字都很好，但是它们已从我希望的位置“下移”了。这是Stata中相同的操作给我的：
year dvturnout m1turnout m2turnout m3turnout m4turnout m5turnout m6turnout m7turnout m8turnout m9turnout m10turnout
1960
1961 95.5 95.5 95.5 95.5 95.5 95.5 95.5 95.5 95.5 95.5
1962 95.3 95.4 95.4 95.4 95.4 95.4 95.4 95.4 95.4 95.4
1963 95.3 95.3 95.36667 95.36667 95.36667 95.36667 95.36667 95.36667 95.36667 95.36667
1964 95.7 95.5 95.43333 95.45 95.45 95.45 95.45 95.45 95.45 95.45
1965 95.7 95.7 95.56667 95.5 95.5 95.5 95.5 95.5 95.5 95.5
1966 95.7 95.7 95.7 95.6 95.54 95.53333 95.53333 95.53333 95.53333 95.53333
1967 95.1 95.39999 95.5 95.55 95.5 95.46667 95.47143 95.47143 95.47143 95.47143
1968 95.1 95.1 95.3 95.39999 95.46 95.43333 95.41428 95.425 95.425 95.425
1969 95.1 95.1 95.1 95.25 95.34 95.39999 95.38571 95.375 95.38889 95.38889
1970 95 95.05 95.06667 95.075 95.2 95.28333 95.34286 95.3375 95.33334 95.35
3 个答案:
答案 0 :(得分：2)
您需要的是一个移动平均值功能，其中不包括当前观察值。幸运的是， w_i_l_1l wrote a function exactly like that。使事情变得复杂的原因是：论文的作者用前一列的结果填充了移动平均值，该平均值没有足够的数据（例如k = 4，但只有3个数据点）。我真的不建议这样做，因为这可能会（而且通常会）引起重大混乱，即使没有明确指出。
代码
# w_i_l_l's moving average function
mav <- function(x,n){filter(x,rep(1/n,n), sides=1)}
mavback <- function(x,n){
a<-mav(x,1)
b<-mav(x,(n+1))
c<-(1/n)*((n+1)*b - a)
return(c)
}
# Create 10 columns with moving averages of k = 1:10
result <- NULL
for(i in 1:10){
result <- cbind(result,mavback(test[,2], i))
}
# Give propers names to columns
colnames(result) <- paste0("m", 1:ncol(result)-1,"turnout")
# Combine result with base data
result <- cbind(test,data.frame(result))
# WONKY STATISTICS: If there is a NA (= not enough data for a
# moving average) fill it up with previous column's result
for(i in 4:ncol(result)){
# Nested loop starts from first row
for(j in 2:nrow(result)){
# Check for NA
if(is.na(result[j,i])){
result[j,i] <- result[j,i-1]
}
}
}
结果
> result
year turnout m0turnout m1turnout m2turnout m3turnout m4turnout m5turnout m6turnout m7turnout m8turnout m9turnout
1 1960 95.5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
2 1961 95.3 95.5 95.50 95.50000 95.50000 95.50000 95.50000 95.50000 95.50000 95.50000 95.50000
3 1962 95.3 95.3 95.40 95.40000 95.40000 95.40000 95.40000 95.40000 95.40000 95.40000 95.40000
4 1963 95.7 95.3 95.30 95.36667 95.36667 95.36667 95.36667 95.36667 95.36667 95.36667 95.36667
5 1964 95.7 95.7 95.50 95.43333 95.45000 95.45000 95.45000 95.45000 95.45000 95.45000 95.45000
6 1965 95.7 95.7 95.70 95.56667 95.50000 95.50000 95.50000 95.50000 95.50000 95.50000 95.50000
7 1966 95.1 95.7 95.70 95.70000 95.60000 95.54000 95.53333 95.53333 95.53333 95.53333 95.53333
8 1967 95.1 95.1 95.40 95.50000 95.55000 95.50000 95.46667 95.47143 95.47143 95.47143 95.47143
9 1968 95.1 95.1 95.10 95.30000 95.40000 95.46000 95.43333 95.41429 95.42500 95.42500 95.42500
10 1969 95.0 95.1 95.10 95.10000 95.25000 95.34000 95.40000 95.38571 95.37500 95.38889 95.38889
11 1970 95.0 95.0 95.05 95.06667 95.07500 95.20000 95.28333 95.34286 95.33750 95.33333 95.35000
结果没有“填满”
> result
year turnout m0turnout m1turnout m2turnout m3turnout m4turnout m5turnout m6turnout m7turnout m8turnout m9turnout
1 1960 95.5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
2 1961 95.3 95.5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
3 1962 95.3 95.3 95.40 NA NA NA NA NA NA NA NA
4 1963 95.7 95.3 95.30 95.36667 NA NA NA NA NA NA NA
5 1964 95.7 95.7 95.50 95.43333 95.450 NA NA NA NA NA NA
6 1965 95.7 95.7 95.70 95.56667 95.500 95.50 NA NA NA NA NA
7 1966 95.1 95.7 95.70 95.70000 95.600 95.54 95.53333 NA NA NA NA
8 1967 95.1 95.1 95.40 95.50000 95.550 95.50 95.46667 95.47143 NA NA NA
9 1968 95.1 95.1 95.10 95.30000 95.400 95.46 95.43333 95.41429 95.4250 NA NA
10 1969 95.0 95.1 95.10 95.10000 95.250 95.34 95.40000 95.38571 95.3750 95.38889 NA
11 1970 95.0 95.0 95.05 95.06667 95.075 95.20 95.28333 95.34286 95.3375 95.33333 95.35
数据
test <- data.frame(cbind(year = c(1960:1970),
turnout = c(95.5, 95.3, 95.3, 95.7, 95.7,
95.7, 95.1, 95.1, 95.1, 95, 95)))
答案 1 :(得分：1)
也许您正在寻找这样的东西：
library(zoo)
library(forecast)
data <- cbind(c(1960:1970), c(95.5, 95.3, 95.3, 95.7, 95.7, 95.7, 95.1, 95.1, 95.1, 95, 95))
x1 <- ts(data = data[, 2], start = 1960, end = 1970, frequency = 1)
x2 <- cbind(x1, turnout = zoo::rollmeanr(x1, k = 2))
打印时间序列对象：
x2
Time Series:
Start = 1960
End = 1970
Frequency = 1
x1 turnout
1960 95.5 NA
1961 95.3 95.40
1962 95.3 95.30
1963 95.7 95.50
1964 95.7 95.70
1965 95.7 95.70
1966 95.1 95.40
1967 95.1 95.10
1968 95.1 95.10
1969 95.0 95.05
1970 95.0 95.00
图：
forecast::autoplot(x2)
答案 2 :(得分：0)
我发现最简单的方法是使用lag函数。
data$turnout <- lag(rollmean(data[,2], 1, fill = NA),1)
相关问题
最新问题
- 我写了这段代码，但我无法理解我的错误
- 我无法从一个代码实例的列表中删除 None 值，但我可以在另一个实例中。为什么它适用于一个细分市场而不适用于另一个细分市场？
- 是否有可能使 loadstring 不可能等于打印？卢阿
- java中的random.expovariate()
- Appscript 通过会议在 Google 日历中发送电子邮件和创建活动
- 为什么我的 Onclick 箭头功能在 React 中不起作用？
- 在此代码中是否有使用“this”的替代方法？
- 在 SQL Server 和 PostgreSQL 上查询，我如何从第一个表获得第二个表的可视化
- 每千个数字得到
- 更新了城市边界 KML 文件的来源？