R 数据集大小增加的历史平均值

我被要求获得数据集的历史平均值作为其预测值。我应该得到时间的预测，t=1175到t=1675。 对于t=1175，预测值应为t=1到t=1174之间的平均值。 对于t=1176，预测值应为t=1到t=1175之间的平均值。等等

ret_xrp是一个数据集，包含从时间t=1到t=1675的一系列返回

fc_xrp_mean <- list()
fit_xrp_mean <- list()

for (i in 1:500){
  fit_xrp_mean[[i]]<- mean(ret_xrp[(1):(1174+i)])
 fc_xrp_mean[[i]] <- predict(fit_xrp_mean[[i]], n.ahead = 1)
 print(fc_xrp_mean)
}

---

fc_xrp_mean如果数据集按
t
排序，您可以根据需要扩展以下base-R循环：

# sample data
x <- data.frame(t=1:2000,value=2000:1)

# iterating over all rows
for(i in 1:nrow(x)){
  x$mean[i] <- mean(x$value[1:i],na.rm=T)
}

#示例数据
你能附上一些示例数据吗？在数据帧上使用
dput（）
或
head（）
。