आर

Question

में भिन्नता भिन्नता मुझे पता है कि आर में filter() फ़ंक्शन चलती औसत की गणना करता है। मैं जानना चाहता हूं कि कोई ऐसा फ़ंक्शन मौजूद है जो मुझे filter() फ़ंक्शन के आउटपुट के साथ साजिश पक्ष में दिखाने के लिए चलती भिन्नता या मानक विचलन को वापस कर देता है।

Answer 1

पर विचार करें चिड़ियाघर पैकेज। उदाहरण filter() के लिए देता है:

> filter(1:100, rep(1/3,3)) 
Time Series: 
Start = 1 
End = 100 
Frequency = 1 
    [1] NA 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 
[26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 
[51] 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 
[76] 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 NA 

में rollmean() जबकि चिड़ियाघर देता है:

> rollmean(1:100, k = 3, na.pad = TRUE) 
    [1] NA 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 
[26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 
[51] 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 
[76] 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 NA 

जो एक ही (इस उदाहरण में एक 3 बिंदु चलती औसत के लिए) है।

जबकि चिड़ियाघर एक rollsd() या rollvar() यह rollapply() जो apply() कार्यों की तरह काम करता निर्दिष्ट विंडो के लिए किसी भी आर समारोह लागू करने के लिए है, नहीं है।

> rollapply(1:100, width = 3, FUN = sd, na.pad = TRUE) 
    [1] NA 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
[26] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
[51] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
[76] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 NA 
Warning message: 
In rollapply.zoo(zoo(data), ...) : na.pad argument is deprecated 

या कुछ और अधिक दिलचस्प पर:

> rollapply(vec, width = 3, FUN = sd, na.pad = TRUE) 
    [1]  NA 0.3655067 0.8472871 0.5660495 0.3491970 0.4732417 0.9236859 
    [8] 0.8075226 1.8725851 1.1930784 0.6329325 1.1412416 0.8430772 0.5808005 
[15] 0.3838545 1.1738170 1.1655400 1.3241700 0.6876834 0.1534157 0.4858477 
[22] 0.9843506 0.6002713 0.6897541 2.0619563 2.5675788 6.3522039 6.0066864 
[29] 6.2618432 5.1704866 2.1360853 2.5602557 1.0408528 1.0316396 4.9441628 
[36] 5.0319314 5.7589716 3.2425000 4.8788158 2.0847286 4.5199291 2.5323486 
[43] 2.1987149 1.8393000 1.2278639 1.5998965 1.5341485 4.4287108 4.4159166 
[50] 4.3224546 3.6959067 4.9826264 5.3134044 8.4084322 9.1249234 7.5506725 
[57] 3.8499136 3.9680487 5.6362296 4.9124095 4.3452706 4.0227141 4.5867559 
[64] 4.7350394 4.3203807 4.4506799 7.2759499 7.6536424 7.8487654 2.0905576 
[71] 4.0056880 5.6209853 1.5551659 1.3615268 2.8469458 2.8323588 1.9848578 
[78] 1.1201124 1.4248380 1.7802571 1.4281773 2.5481935 1.8554451 1.0925410 
[85] 2.1823722 2.2788755 2.4205378 2.0733741 0.7462248 1.3873578 1.4265948 
[92] 0.7212619 0.7425993 1.0696432 2.4520585 3.0555819 3.1000885 1.0945292 
[99] 0.3726928  NA 
Warning message: 
In rollapply.zoo(zoo(data), ...) : na.pad argument is deprecated 

आप

> rollapply(vec, width = 3, FUN = sd, fill = NA) 

Answer 2

rollapplyzoo पैकेज में मनमाने ढंग से कार्य करता है। यह filter से अलग है जिसमें डिफ़ॉल्ट रूप से NA एस शामिल नहीं है।

कहा जा रहा है कि, हालांकि, किसी फ़ंक्शन के लिए पैकेज लोड करने में बहुत अधिक समझ नहीं है जो स्वयं को रोल करने के लिए इतना आसान है (पन इरादा)।

यहाँ एक है कि सही गठबंधन है:

my.rollapply <- function(vec, width, FUN) 
    sapply(seq_along(vec), 
      function(i) if (i < width) NA else FUN(vec[i:(i-width+1)])) 

set.seed(1) 
vec <- sample(1:50, 50) 
my.rollapply(vec, 3, sd) 
[1]  NA  NA 7.094599 12.124356 16.522712 18.502252 18.193405 7.234178 8.144528 
[10] 14.468356 12.489996 3.055050 20.808652 19.467922 18.009257 18.248288 15.695010 7.505553 
[19] 10.066446 11.846237 17.156146 6.557439 5.291503 23.629078 22.590558 21.197484 22.810816 
[28] 24.433583 19.502137 16.165808 11.503623 12.288206 9.539392 13.051181 13.527749 19.974984 
[37] 19.756855 17.616280 19.347696 18.248288 15.176737 6.082763 10.000000 10.016653 4.509250 
[46] 2.645751 1.527525 5.291503 10.598742 6.557439 

# rollapply output for comparison 
rollapply(vec, width=3, sd, fill=NA, align='right') 
[1]  NA  NA 7.094599 12.124356 16.522712 18.502252 18.193405 7.234178 8.144528 
[10] 14.468356 12.489996 3.055050 20.808652 19.467922 18.009257 18.248288 15.695010 7.505553 
[19] 10.066446 11.846237 17.156146 6.557439 5.291503 23.629078 22.590558 21.197484 22.810816 
[28] 24.433583 19.502137 16.165808 11.503623 12.288206 9.539392 13.051181 13.527749 19.974984 
[37] 19.756855 17.616280 19.347696 18.248288 15.176737 6.082763 10.000000 10.016653 4.509250 
[46] 2.645751 1.527525 5.291503 10.598742 6.557439 

Answer 3

TTR पैकेज में fill = NA तर्क का उपयोग करके चेतावनी से छुटकारा पा सकते, के रूप में अन्य लोगों के अलावा runSD है:

> library(TTR) 
> ls("package:TTR", pattern="run*") 
[1] "runCor" "runCov" "runMAD" "runMax" "runMean" 
[6] "runMedian" "runMin" "runSD"  "runSum" "runVar" 

runSDrollapply से बहुत तेज होगा क्योंकि यह कई आर फ़ंक्शन कॉल करने से बचाता है। उदाहरण के लिए:

rzoo <- function(x,n) rollapplyr(x, n, sd, fill=NA) 
rttr <- function(x,n) runSD(x, n) 
library(rbenchmark) 
set.seed(21) 
x <- rnorm(1e4) 
all.equal(rzoo(x,250), rttr(x,250)) 
# [1] TRUE 
benchmark(rzoo(x,250), rttr(x,250))[,1:6] 
#   test replications elapsed relative user.self sys.self 
# 2 rttr(x, 250)   100 0.58 1.000  0.58  0.00 
# 1 rzoo(x, 250)   100 54.53 94.017  53.85  0.06