在观测值内识别随时间变化的模式（R）

我有数年来数千人的转移支付数据，每个月都有记录，无论观察者当月是否收到付款。我想知道，理论上提出的某些类型的转移接收机是否能被数据所证实。为此，我计划先做一些描述性统计，然后使用包

TraMineR

然而，首先，我想简单地找出哪个观察符合哪个类别。例如，其中一类是短期接受经济援助的人，他们只出现一次。因此，我需要确定所有只收到三个月（或更短）付款的观察者。此外，这些接受援助的时间是不能中断的，因此，如果有人接受了两个月的援助，两个月没有，然后又接受了一个月的援助，这已经是一个不同的类别。以下是仅一年和30次观察的一个小例子：

dat <- data.frame(matrix(c(0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0 , 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0),ncol=12))

---

dat您可以使用此功能识别连续付款期的数量以及每个期间的月数：

aid <- lapply(apply(dat, 1, rle), function(x) unname(x$lengths[x$values==1]))

表示第1行没有期间，第8行有一个为期3个月的期间，第13行有两个为期1个月的期间

要了解每行有多少个连续的句点，可以使用以下命令：

cont <- sapply(aid, length)

请注意，只有第13行有两个独立的句点。
您可以使用
rle
函数在不同时间过滤哪些行的值等于1

idx <- apply(dat,1,function(x){
  y <- rle(x)
  length(y$lengths[y$values ==1])> 1
})

dat[idx,]
   X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12
13  0  0  0  0  0  0  0  0  1   0   0   1

谢谢，看起来很有希望！我玩弄了apply函数，但没有让它工作。再次感谢。
> cont
[1] 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 2 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0
> cont[13]
[1] 2

idx <- apply(dat,1,function(x){
  y <- rle(x)
  length(y$lengths[y$values ==1])> 1
})

dat[idx,]
   X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12
13  0  0  0  0  0  0  0  0  1   0   0   1

rowSums(dat[!idx,]) <=3