计算R中周期（循环）变量的均值和方差

Question

我的数据集中有几个变量代表一周内每天发生的事件。

例如，两行可能如下所示：

t1 = c(NA,12.6,10.7,11.5,12.5,9.5,14.1)
t2 = c(23.7,1.2,NA,22.9,23.2,0.5,0.1)

我想计算这些行的方差。为此，我需要均值，因为这些是周期变量，所以我改编了 this page:

中的代码

#This can all be wrapped in a function like this
circ.mean <- function(m,int,na.rm=T) {

   if(na.rm) m <- m[!is.na(m)]
   rad.m    = m*(360/int)*(pi/180)
   mean.cos = mean(cos(rad.m))
   mean.sin = mean(sin(rad.m))
   x.deg    = atan(mean.sin/mean.cos)*(180/pi)

   return(x.deg/(360/int))
}

这对 t2 的预期有效：

> circ.mean(t2,24)
[1] -0.06803088

虽然理想的答案是 23.93197。但是对于 t1，它给出了错误的答案：

> circ.mean(t1,24)
[1] -0.1810074

而使用正常的 mean 函数给出正确答案：

> mean(t1,na.rm=T)
[1] 11.81667

我的问题是：

1) 这个 "circular mean" 代码是否正确？如果正确，我是否正确使用了它？

2) 我有自己的 circ.var 函数（见下文）来计算周期变量的方差 - 这会为所有可能的输入时序向量产生正确的方差吗？

circ.var <- function(m,int=NULL,na.rm=TRUE) {

if(is.null(int)) stop("Period parameter missing")
if(na.rm) m <- m[!is.na(m)]
if(sum(!is.na(m))==0) return(NA)
n=length(m)
mean.m = circ.mean(m,int)
var.m = 1/(n-1)*sum((((m-mean.m+(int/2))%%int)-(int/2))^2)
return(var.m)

}

任何帮助将不胜感激！感谢您花时间阅读本文！

Answer 1

我删除了我的旧答案，因为我认为我提供的解决方案有误。

我编写了一系列 R 脚本，并在我的 GitHub page 中提供，这些脚本可以计算均值、方差和其他统计数据。

感谢@Gregor 的帮助。

计算R中周期（循环）变量的均值和方差

Calculating the mean and variance of a periodic (circular) variable in R

r

mean

variance

periodicity