Co to jest najbardziej skuteczny sposób, aby macierz opóźnionych zmiennych w R dla dowolnego zmiennej (czyli nie regularny szeregów czasowych)otulina Zmienne w R
Na przykład:
Wejście :
x <- c(1,2,3,4)
2 opóźnienia, wyjście:
[1,NA, NA]
[2, 1, NA]
[3, 2, 1]
[4, 3, 2]
Można to osiągnąć za pomocą wbudowanego w embed() funkcji, gdy jego drugi „wymiar” argument jest równoznaczne z tym, co Wcześniej nazywany 'lag':
x <- c(NA,NA,1,2,3,4)
embed(x,3)
## returns
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 NA NA
[2,] 2 1 NA
[3,] 3 2 1
[4,] 4 3 2
embed() został omówiony w previous answer Joshua Rzeszy. (Zauważ, że dodałem x z NA, aby powielić pożądane wyniki).
Nie jest szczególnie dobrze nazwany, ale jest bardzo użyteczny i wydajny w operacjach obejmujących okna przesuwne, takie jak sumy kroczące i średnie ruchome.
Użyj odpowiedniego class dla swoich obiektów; baza R ma ts, na której działa funkcja lag(). Należy zauważyć, że obiekty te pochodziły z czasu, gdy "delta" lub "częstotliwość", gdzie dane stałe: miesięczne lub kwartalne, jak w seriach makroekonomicznych.
W przypadku nieregularnych danych, takich jak dzienna (biznesowa), należy używać pakietów zoo lub xts, które mogą również (bardzo dobrze!) Z opóźnieniami. Aby przejść dalej, możesz użyć pakietów takich jak dynlm lub dlm, aby umożliwić modelom regresji dynamicznej z opóźnieniami.
Widoki zadań w szeregach czasowych, ekonometrii, finansach - wszystkie mają dalsze wskaźniki.
running funkcja w pakiecie gtools ma mniej więcej to, co chcesz:
> require("gtools")
> running(1:4, fun=I, width=3, allow.fewer=TRUE)
$`1:1`
[1] 1
$`1:2`
[1] 1 2
$`1:3`
[1] 1 2 3
$`2:4`
[1] 2 3 4
Ale James nie chciał macierzy listy. Możesz spakować wynik przy użyciu macierzy (unlist (...)), ale funkcja embed() wykonuje ją w jednym kroku. –
Zupełnie w porządku, dlatego wznowiłem rozwiązanie embed() po jego wyjściu =). Ale "bieganie" nadal jest przydatną funkcją, którą myślę - w większości przypadków, gdy chciałem stworzyć matrycę, o którą poprosił James, naprawdę chciałem uruchomić. –
Metoda, która najlepiej mi odpowiada to użycie funkcji lag z pakietu dplyr.
Przykład:
> require(dplyr)
> lag(1:10, 1)
[1] NA 1 2 3 4 5 6 7 8 9
> lag(1:10, 2)
[1] NA NA 1 2 3 4 5 6 7 8
Bardziej ogólnie: lagmatrix <- function (x, max.lag) {embed (c (rep (NA, max.lag), x), max.lag + 1)} Następnie użyj lagmatrix (1: 4,2) –
Dzięki za wskaźnik do funkcji osadzania. Oszczędzało to dla mnie ogromną ilość czasu obliczeniowego. –