滞后变量

Question

什么是最有效的方法，使R中滞后变量的对任意可变的矩阵（即，不是一个固定的时间系列）

例如：

输入 ：

x <- c(1,2,3,4) 

2滞后，输出：

[1,NA, NA] 
[2, 1, NA] 
[3, 2, 1] 
[4, 3, 2] 

Answer 1

可以使用达到这个内置embed()功能，其中它的第二个“尺寸”的说法就相当于你“VE所谓的 '滞后'：

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()由约书亚帝国在previous answer讨论。 （请注意，我用NAs前缀x来复制所需的输出）。

它不是特别有名，但对于涉及滑动窗口的操作（例如滚动平均值和移动平均值）非常有用且功能强大。

Answer 2

使用正确的class作为对象;基地R有ts其中有一个lag()函数来操作。请注意，这些对象来自'delta'或'frequency'常数：宏观经济系列中的月度或季度数据。

对于不规则的数据，例如（business-）每天，使用zoo或xts包，这也可以处理（非常好！）滞后。要从那里走得更远，可以使用如dynlm或dlm这样的包，从而允许具有滞后的动态回归模型。

时间序列，计量经济学，金融的任务观点都有进一步的指示。

Answer 3

在gtools包中的running功能也或多或少你想要什么：

> 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 

Answer 4

最适合我的方法 是使用dplyr包中的lag函数。

例子：

> 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