Середнє значення розсувного вікна в R

У мене є вектор значень, про який я хотів би повідомити про середнє значення у вікнах на меншому слайді.

Наприклад, для вектора таких значень:

4, 5, 7, 3, 9, 8

Розмір вікна 3 та слайд 2 виконають наступне:

(4+5+7)/3 = 5.33
(7+3+9)/3 = 6.33
(9+8)/3 = 5.67

І повернути вектор цих значень:

5.33, 6.33, 5.67

Чи є якась проста функція, яка зробить це для мене? Якщо він також повернув індекси запущеного вікна, це буде додатковим бонусом. У цьому прикладі це було б 1,3,5

Функція rollapplyв пакеті зоопарку зближує вас:

> require(zoo)
> TS <- zoo(c(4, 5, 7, 3, 9, 8))
> rollapply(TS, width = 3, by = 2, FUN = mean, align = "left")
       1        3 
5.333333 6.333333

Він просто не обчислить останнє значення для вас, оскільки воно не містить 3 спостережень. Можливо, цього буде достатньо для вашої реальної проблеми? Також зауважте, що повернутий об'єкт має індекси, які ви хочете як namesповертається вектор.

У вашому прикладі робиться припущення про те, що в останньому вікні не помічено 0. Можливо, буде більш корисним або реалістичним встановити накладку з символом NAдля представлення відсутньої інформації та сказати meanобробляти пропущені значення. У цьому випадку ми матимемо (8 + 9) / 2 як наше остаточне значення вікна.

> TS <- zoo(c(4, 5, 7, 3, 9, 8, NA))
> rollapply(TS, width = 3, by = 2, FUN = mean, na.rm = TRUE, align = "left")
       1        3        5 
5.333333 6.333333 8.500000

Rollapply відмінно працює з невеликим набором даних. Однак якщо ви працюєте з кількома мільйонами рядків (геноміка), це досить повільно.

Наступна функція надшвидка.

data <- c(runif(100000, min=0, max=.1),runif(100000, min=.05, max=.1),runif(10000, min=.05, max=1), runif(100000, min=0, max=.2))

slideFunct <- function(data, window, step){
  total <- length(data)
  spots <- seq(from=1, to=(total-window), by=step)
  result <- vector(length = length(spots))
  for(i in 1:length(spots)){
    result[i] <- mean(data[spots[i]:(spots[i]+window)])
  }
  return(result)
}

http://coleoguy.blogspot.com/2014/04/sliding-window-analysis.html

Цей простий рядок коду робить таке:

((c(x,0,0) + c(0,x,0) + c(0,0,x))/3)[3:(length(x)-1)]

якщо xйдеться про вектор.

library(zoo)
x=c(4, 5, 7, 3, 9, 8)
rollmean(x,3)

або

library(TTR)
x=c(4, 5, 7, 3, 9, 8)
SMA(x,3)

відповідь shabbychef на R:

slideMean<-function(x,windowsize=3,slide=2){
 idx1<-seq(1,length(x),by=slide);
 idx1+windowsize->idx2;
 idx2[idx2>(length(x)+1)]<-length(x)+1;
 c(0,cumsum(x))->cx;
 return((cx[idx2]-cx[idx1])/windowsize);
}

EDIT: Індекси, які ви шукаєте, просто idx1... цю функцію можна легко змінити, щоб також повернути їх, але майже однаково швидко їх відтворити за допомогою іншого дзвінка seq(1,length(x),by=slide).

Я можу це легко зробити в Матлабі та качку, поки ти мене зневажаєш:

%given vector x, windowsize, slide 
idx1 = 1:slide:numel(x);
idx2 = min(numel(x) + 1,idx1 + windowsize);  %sic on +1 here and no -1;
cx = [0;cumsum(x(:))];  %pad out a zero, perform a cumulative sum;
rv = (cx(idx2) - cx(idx1)) / windowsize; %tada! the answer!

як побічний ефект idx1- індекс елемента в сумі. Я впевнений, що це можна легко перекласти на R. Ідіома first:skip:lastв Matlab дає масив спочатку, перший + пропуск, перший + 2скіп, ..., перший + n пропуск, де останній елемент масиву не більший за last.

редагувати : я опустив усереднювальну частину (ділити на windowsize).

У результаті ви отримаєте засоби вікна та індекс першого значення вікна:

#The data
x <- c(4, 5, 7, 3, 9, 8)

#Set window size and slide
win.size <- 3
slide <- 2

#Set up the table of results
results <- data.frame(index = numeric(), win.mean = numeric())

#i indexes the first value of the window (the sill?)
i <- 1
#j indexes the row of the results to be added next
j <- 1
while(i < length(x)) {
    #This mean preserves the denominator of 3
    win.mean <- sum(x[i:(i+2)], na.rm = TRUE)/win.size
    #Insert the results
    results[j, ] <- c(i, win.mean)
    #Increment the indices for the next pass
    i <- i + slide
    j <- j + 1
    }

Застосовуються різні застереження: не перевіряли це на чомусь, крім ваших зразкових даних; Я вважаю, що додавання до таких кадрів даних може стати дуже повільним, якщо у вас є багато значень (тому що воно буде копіювати data.frame кожен раз); і т. д. Але це робить те, про що ви просили.