使用 dplyr 和 lsfit 进行滚动回归

Question

我正在尝试运行使用 dplyr 进行滚动回归。我正在使用包 zoo 和 lsfit 中的 rollapplyr，因为我只对回归的 beta 感兴趣。这是我尝试过的：

library(dplyr); library(zoo)

df1 = expand.grid(site = seq(10),
                    year = 2000:2004,
                    day = 1:50)

df1 %>%
group_by(year) %>%
mutate(beta1 = rollapplyr(data = site,
                            width = 5,
                            FUN = lsfit,
                            x=day))

我收到此错误：Error: not all arguments have the same length

我认为 rollapplyr 接受非动物园对象，但我可能错了。也可能是管道 (%>%) 不能很好地与 rollapplyr 配合使用，因为它需要函数中的数据对象。

有什么想法吗？

编辑我的问题不同于： rolling regression with dplyr 我想使用管道以便使用 group_by

Answer 1

该函数不会循环遍历多个向量。切片 site 向量与完整向量 day 进行比较。我们可以使用 Map 编写自己的滚动应用函数来遍历向量组：

rollapplydf <- function(xx, width) {
  l <- length(xx)
  sq <- Map(':', 1:(l-width+1), width:l)
  lst <- lapply(sq, function(i) lm(xx[i] ~ seq(length(xx[i])))$coeff[2] )
  do.call('rbind', c(rep(NA, width-1L), lst))
}

所以我们可以将其添加到管道中：

library(dplyr)
df1 %>% 
  group_by(year) %>% 
  mutate(beta1 = rollapplydf(xx = site, width = 5) )

# Source: local data frame [2,500 x 4]
# Groups: year [5]
# 
#     site  year   day beta1
#    (int) (int) (int) (dbl)
# 1      1  2000     1    NA
# 2      2  2000     1    NA
# 3      3  2000     1    NA
# 4      4  2000     1    NA
# 5      5  2000     1     1
# 6      6  2000     1     1
# 7      7  2000     1     1
# 8      8  2000     1     1
# 9      9  2000     1     1
# 10    10  2000     1     1
# ..   ...   ...   ...   ...

使用 dplyr 和 lsfit 进行滚动回归

Rolling regression with dplyr and lsfit

regression

r

zoo

dplyr