R 不规则时间序列的滚动平均值

Question

这些年来我遇到过好几次这个问题，所以也许我只是误会了某些东西或者不知何故只是对此很愚蠢。在对不规则时间序列进行滚动平均时，我遇到了一个奇怪的问题。包和简单脚本中的可用方法的一个很好的概述在这里：Calculating moving average in R

我可能误读了其中一些内容，但我发现在处理不规则时间序列时存在问题。例如，zoo 包中的 Rolling means 的常用方法需要每个数据的唯一值。但在这种情况下，这不是滚动平均值，而是每个时间单位平均值的滚动平均值 - 时间单位较少的数据点对平均值的影响相对较大。

在我看来，真正的移动平均线需要处理的不是聚合，而是每个计算点的分布。

鉴于我有以下数据框或不规则值，我如何才能最好地为每个值创建移动平均度量。

df <- data.frame(year = c(rep(2000,3),rep(2001,1),rep(2004,4),rep(2005,3),+
      rep(2006,3),rep(2007,1),rep(2008,2),rep(2009,6),rep(2010,8)),+
      value1=rnorm(31), value2=rnorm(31), value3=rnorm(31))

我找到了一种简单的方法，通过子集化我将 post 作为初始答案，但这在有限的情况下有效，每次都需要定制。我想知道什么是通用解决方案。此外，如果有人能够评论在滚动均值计算中使用平均值与分布平均值的做法，那将非常有帮助。谢谢！

Answer 1

所以这是我想出的简单子集。如果有人发现自己发现了相同的问题，可能会有所帮助：

df <- data.frame(year = c(rep(2000,3),rep(2001,1),rep(2004,4),rep(2005,3), +
rep(2006,3),rep(2007,1),rep(2008,2),rep(2009,6),rep(2010,8)), +
value1=rnorm(31), value2=rnorm(31), value3=rnorm(31))

rmeans <- data.frame()
for (i in (min(df$year)+2):(max(df$year)-2)){
  rmeans <- rbind(rmeans, data.frame(year=i,as.data.frame.list(colMeans(df +
[df$year>=(i-2)&df$year<(i+2),-c(1,2)]))))
}

Answer 2

不规则时间序列的滑动或滚动 window 内的计算可以通过 data.table 的能力 在非等值连接中聚合来解决 .

有很多类似的问题，例如 or Rolling regression on irregular time series。

但是，这个问题是不同的，因此值得单独回答。从可以得出结论，OP 正在寻找居中滚动 window。此外，要计算多个列的滚动平均值。

library(data.table)
cols <- c("value2", "value3")
setDT(df)[SJ(year = (min(year) + 2):(max(year) - 2))[, c("start", "end") := .(year - 2, year + 2)],
   on = .(year >= start, year < end),
   c(.(year = i.year), lapply(.SD, mean)), .SDcols = cols, by = .EACHI][, -(1:2)]

   year      value2      value3
1: 2002  0.57494219 -0.53001134
2: 2003  0.33925292  0.75541896
3: 2004 -0.05834453  0.23987209
4: 2005  0.17031099  0.13074666
5: 2006  0.05272739  0.09297215
6: 2007 -0.12935805 -0.38780964
7: 2008  0.19716437 -0.11587017

结果与OP自己的结果相同rmeans。

数据

set.seed(123)   # ensure reproducible sample data
df <- data.frame(
  year = rep(2000:2010, c(3, 1, 0, 0, 4, 3, 3, 1, 2, 6, 8)),
  value1 = rnorm(31), value2 = rnorm(31), value3 = rnorm(31))

R 不规则时间序列的滚动平均值

R Rolling average from irregular time series

r

time-series

mean

rolling-computation

数据