rollapply

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    dplyr滚动更改基于多列的多个列

    我想使用dplyr将多个事物组合在一起：鉴于我有多个返回的时间序列，我想计算平均相关性（我简化了我的实际任务以提供最简单可能的例子）所有的回报与所有其他回报。当然（与下面的例子不同），我的真实数据集相当大（并且还没有spread(stock,ret)）包含多个NA。此外，在第二步中，我将不得不创建自己的功能并将其提供给rollapply。因此，如果您有使用RCpproll软件包的建议，我将非常高兴
    r dplyr multiple-columns rollapply 2017-09-15

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    Rolling Regression Data Frame滚动回归数据框

    请注意，以前可能已经问过这个问题，但我还没有找到明确的解决方案来处理数据框。 我想在5天的后面运行滚动线性回归。 （小，所以可以在这里说明） 到目前为止，我想： rollingbeta <- rollapply(df, width=5, FUN = function(Z) { t = lm(formula=y_
    r linear-regression rollapply 2017-11-11

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    滚动滞后差异

    好了，所以我期待创建滚动滞后于R. vec <- c(43.79979, 44.04865, 44.17308, 44.54638, 44.79524, 44.79524, 44.79524, 44.42195, 44.54638, 44.79524, 44.42195, 43.30206, 43.30206, 43.17764, 43.30206) > length(vec) [1] 15
    r zoo rollapply 2017-08-11

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    使用rollapply输出到列表清单

    我想使用rollapply或rollapplyr将modwt函数应用于我的时间序列数据。 我很熟悉rollapply/r是如何工作的，但我需要一些帮助来设置输出，以便在使用rollapply时能够正确存储我的结果。 波浪边缘包中的modwt函数需要一个时间序列并将其分解为J个等级，对于我的特殊问题J = 4，这意味着我将从我的单个时间序列中存储4个系列集合，存储在5个列表中。在这个列表中，我只关心
    r time-series wavelet rollapply 2017-08-12

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    使用滚动窗口的小波关联

    我有3个时间序列，我可以将小波变换应用到滚动窗口。滚动窗口采用长度为200的单个时间序列，并在前30个样本上应用waveslim::modwt函数。此输出5只列出其中我只对感兴趣的（D1，D2，D3，D4），并且这些各自具有30的长度一个简单的例子可以在这里找到： library(waveslim) J <- 4 #no. of levels in decomposition data(ar1
    r time-series correlation wavelet rollapply 2017-08-14

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    计数观测

    我正在寻找一种方法来计算像here但根据特定的观察（移动计数）来改变标准的能力的观察。 例如 - （从最后的50）计数的MAG的观测数其比MAG的特定观察更大。 代码我有： rollapplyr(zoo(mag),50,function(i){sum(mag>i)},partial=T,by.column=F,fill=NA)) 此代码取50个最后观测的平均MAG和计算高于平均观测值的数目（在
    r zoo rollapply 2017-10-06

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    创建检查，并取消所有功能角的js

    我有我已经检查几个复选框已经使用了NG-INIT <div class="checkbox"> <label> <input type="checkbox" ng-init="model.A='A'" ng-model="model.A" ng-true-value="'A'" ng-false-value="'nope'"/>A </label> </div>
    javascript angularjs ng-init 2016-07-16

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    滚动轴承预测使用dplyr和rollapply

    我的第一个问题这里:) 我的目标是：考虑到与预测的数据帧（每列一个预测器/行的观察结果）使用LM拟合回归，然后预测使用滚动窗口使用上次观察的值。 数据帧看起来像： > DfPredictor[1:40,] Y X1 X2 X3 X4 X5 1 3.2860 192.5115 2.1275 83381 11.4360 8.7440 2
    r dplyr lm predict rollapply 2017-10-11

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    计算去年观测值的最大值

    为了从去年的观测值（不是每年！）中获取变量的最大值，并将其实施到每一行（观测值），我非常努力。 我认为最好的方法是使用rollapply函数，但我无法弄清楚宽度应该是什么样子，因为每个观察结果可能会有所不同（每个观察结果代表一天，但并非所有天都有观察结果）。我知道使用列表会产生偏移值，所以这些值看起来如何？ 我得到的代码：一排具有31/8/2016日期：为了澄清 mutate(data,"Feat
    r rollapply 2017-10-21

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    使用sparklyr进行大数据滚动

    我想估计大约2250万观测数据集的滚动值风险，因此我想使用sparklyr进行快速计算。下面是我做的（使用的样本数据库）： library(PerformanceAnalytics) library(reshape2) library(dplyr) data(managers) data <- zerofill(managers) data<-as.data.frame(data)
    r dplyr sparklyr rollapply performanceanalytics 2017-09-03
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