рассчитать стандартное отклонение окна в 100 дней для данных, содержащих 2000 точек

У меня есть 2000 точек данных, и я хочу рассчитать стандартное отклонение для всех окон размером 100 дней, я получаю несколько значений NA. Кто-нибудь может предложить редактирование. вот ссылка на csv: https://drive.google.com/file/d/1NnavFM_FAXIGIyHsNXBbOpoysJYlGnm8/view?usp=sharing

df<- read.csv("BSE_DAX_DCC.csv")
nrow(df)
sd1=c()
for (i in 1:200){
duration = df[(100*(i-1)+1):100*(i),'corr']
sd1[i]=sd(duration)

}
sd1

r rolling-computation standard-deviation
person anadi    schedule 11.07.2019    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Это вычисляет среднее значение для 100 строк, сосредоточенных вокруг текущей точки (или меньшего количества строк, если доступно меньше строк). Вы можете добавить аргумент align= (см. ?rollapply), но если вы выровняете вправо или влево, то будет одна строка, имеющая только одну точку, а sd из одной точки будет NA.

library(zoo)
transform(df, mean = rollapply(corr, 100, sd, partial = TRUE))

Для ясности воспользуемся меньшим примером:

rollapply(1:5, 3, sd, partial = TRUE)
## [1] 0.7071068 1.0000000 1.0000000 1.0000000 0.7071068

# same
c(sd(1:2), sd(1:3), sd(2:4), sd(3:5), sd(4:5))
## [1] 0.7071068 1.0000000 1.0000000 1.0000000 0.7071068
person G. Grothendieck    schedule 11.07.2019
comment
эй, я думаю, ты не понял мой вопрос. Я хочу рассчитать стандартное отклонение 200 образцов, взяв по 100 точек в каждом образце. Ваш код вычисляет некоторое среднее значение для каждой точки данных 2000 - person anadi; 12.07.2019
comment
Предлагаю прочитать ответ еще раз. Я поменял его со среднего на SD. - person G. Grothendieck; 12.07.2019