R中带扩展窗口的滚动回归
我想做一个滚动线性回归，通过扩展窗口，在数据框中的两个变量之间，通过第三个分类列进行分组 例如，在下面的玩具数据框中，我想使用所有行提取由z分组的lm（y~x）的系数，直到感兴趣的行。因此，对于第2行，回归的数据集将是第1:2行，第3行将是第1:3行，第4行将只是第4行，因为它是分类变量z=b的第一行R中带扩展窗口的滚动回归,r,regression,rolling-computation,R,Regression,Rolling Computation,我想做一个滚动线性回归，通过扩展窗口，在数据框中的两个变量之间，通过第三个分类列进行分组 例如，在下面的玩具数据框中，我想使用所有行提取由z分组的lm（y~x）的系数，直到感兴趣的行。因此，对于第2行，回归的数据集将是第1:2行，第3行将是第1:3行，第4行将只是第4行，因为它是分类变量z=b的第一行 dframe<-data.frame(x=c(1:10),y=c(8:17), z=c("a","a","a","b","b","b","b","b","b","b")) dframe这
dframe<-data.frame(x=c(1:10),y=c(8:17), z=c("a","a","a","b","b","b","b","b","b","b"))
dframe这里有一种方法可以对您所询问的数据帧进行滚动遍历：
sapply(2:nrow(dframe), function(crt.row) {
df = dframe[1:crt.row,]
## compute the statistics of interest on df (e.g. run the linear model),
## which is the subset of the original data frame that consists of rows 1 to
## current
##
## for example mean of x+y
c(crt.row=crt.row, mystat=mean(df$x + df$y))
})
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
crt.row 2 3 4 5 6 7 8 9 10
mystat 10 11 12 13 14 15 16 17 18
下面是一种方法，可以对您询问的数据帧进行滚动遍历：
sapply(2:nrow(dframe), function(crt.row) {
df = dframe[1:crt.row,]
## compute the statistics of interest on df (e.g. run the linear model),
## which is the subset of the original data frame that consists of rows 1 to
## current
##
## for example mean of x+y
c(crt.row=crt.row, mystat=mean(df$x + df$y))
})
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
crt.row 2 3 4 5 6 7 8 9 10
mystat 10 11 12 13 14 15 16 17 18
1）rollapplyr首先拆分数据帧，然后在拆分的每个组件上运行rollapplyr
。请注意，rollappyr
可以将宽度向量作为第二个参数
library(zoo)
roll <- function(data, n = nrow(data)) {
rollapplyr(1:n, 1:n, function(ix) coef(lm(y ~ x+0, data, subset = ix))[[1]])
}
L <- split(dframe[-3], dframe[[3]])
transform(dframe, roll = unlist(lapply(L, roll)))
1a）一种变体是使用ave
而不是split
n <- nrow(dframe)
transform(dframe, roll = ave(1:n, z, FUN = function(ix) roll(dframe[ix, ]))
给予：
x y z roll
a1 1 8 a 8.000000
a2 2 9 a 5.200000
a3 3 10 a 4.000000
b1 4 11 b 2.750000
b2 5 12 b 2.536585
b3 6 13 b 2.363636
b4 7 14 b 2.222222
b5 8 15 b 2.105263
b6 9 16 b 2.007380
b7 10 17 b 1.924528
# A tibble: 10 x 4
# Groups: z [2]
x y z roll
<int> <int> <fct> <dbl>
1 1 8 a 8
2 2 9 a 5.20
3 3 10 a 4.00
4 4 11 b 2.75
5 5 12 b 2.54
6 6 13 b 2.36
7 7 14 b 2.22
8 8 15 b 2.11
9 9 16 b 2.01
10 10 17 b 1.92
3a）roll
在（1）中可以替换为roll2
在以下情况下，它不使用包，甚至不使用lm
为我们提供另一个基本的R解决方案。同样，L
来自（1）
roll21）rollappyr首先拆分数据帧，然后在拆分的每个组件上运行rollappyr
。请注意，rollappyr
可以将宽度向量作为第二个参数
library(zoo)
roll <- function(data, n = nrow(data)) {
rollapplyr(1:n, 1:n, function(ix) coef(lm(y ~ x+0, data, subset = ix))[[1]])
}
L <- split(dframe[-3], dframe[[3]])
transform(dframe, roll = unlist(lapply(L, roll)))
1a）一种变体是使用ave
而不是split
n <- nrow(dframe)
transform(dframe, roll = ave(1:n, z, FUN = function(ix) roll(dframe[ix, ]))
给予：
x y z roll
a1 1 8 a 8.000000
a2 2 9 a 5.200000
a3 3 10 a 4.000000
b1 4 11 b 2.750000
b2 5 12 b 2.536585
b3 6 13 b 2.363636
b4 7 14 b 2.222222
b5 8 15 b 2.105263
b6 9 16 b 2.007380
b7 10 17 b 1.924528
# A tibble: 10 x 4
# Groups: z [2]
x y z roll
<int> <int> <fct> <dbl>
1 1 8 a 8
2 2 9 a 5.20
3 3 10 a 4.00
4 4 11 b 2.75
5 5 12 b 2.54
6 6 13 b 2.36
7 7 14 b 2.22
8 8 15 b 2.11
9 9 16 b 2.01
10 10 17 b 1.92
3a）roll
在（1）中可以替换为roll2
在以下情况下，它不使用包，甚至不使用lm
为我们提供另一个基本的R解决方案。同样，L
来自（1）
roll2谢谢-分组如何？只需为函数提供另一个参数？我可能误解了你的问题。如果要单独分析由z值定义的每个组，可以首先使用split函数，然后在每个split:split（dframe，dframe$z）上运行上述代码。谢谢-分组如何？只需为函数提供另一个参数？我可能误解了你的问题。如果要单独分析由z值定义的每个组，可以首先使用split函数，然后在每个split上运行上述代码：split（dframe，dframe$z）。太棒了！1+2有效！就我的理解而言，为什么参数1:n提供给rollapplyr两次？其次，参数ix的值如何传递给函数（ix）？有关参数定义，请参见？rollapply
。其效果是依次将1、1:2、1:3等传递给匿名函数。太棒了！1+2有效！就我的理解而言，为什么参数1:n提供给rollapplyr两次？其次，参数ix的值如何传递给函数（ix）？有关参数定义，请参见？rollapply
。其效果是依次将1、1:2、1:3等传递给匿名函数。