zoo

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    Ich habe eine unregelmäßige Zeitreihe von Ereignissen (Beiträge) mit xts, und ich möchte die Anzahl der Ereignisse berechnen, die über ein rollendes wöchentliches Fenster (oder zweiwöchentlich oder 3

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    Bitte, setzen Sie diese Datenstruktur in R, um mein Beispiel zu reproduzieren: dX <- structure(c(3272.1, 3271.48, 3281.03, 3267.08, 3260.65, NA, 1616.3, 1620.1, 1639.9, 1637.4, 1669.6, 1662.2, 528.38

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    Ich möchte Kovarianzmatrizen (und Mittelwertvektoren) mit einem Rollfenster erzeugen. Aber in allen meinen Versuchen stapelt rollapply die Kovarianzmatrizen von cov und läuft aus vor-zugeteiltem Speic

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    Ich importiere eine CSV-Datei, die aus einer Kreuztabelle mit Spaltennamen in einer zweizeiligen Hierarchie besteht. Wenn ich die Tabelle in R zu erhalten, sieht das Ergebnis wie folgt aus: alpha X.1

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    Ich möchte die Werte in jeder Spalte eines Frames nach Woche summieren. Ich kann das tun, aber die Summe funktioniert nicht aus irgendeinem Grund: > zoo.data <- zoo(data.frame(x=11:20,y=1:10),as.Date(

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    Ich habe überall gesucht, aber ich kann nicht finden, wo diese Frage zuvor gestellt wurde. Was ist ein sauberer Weg, um diese Daten in eine richtige Zoo-Serie zu bekommen? Diese Version ist ein Copy/P

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    In R I häufig Aggregate Tagesdaten (in einem zoo) pro Monat, so etwas wie dies mit: result <- aggregate(x, as.yearmon, "mean", na.rm=TRUE) Gibt es eine Möglichkeit, dass ich diese von Woche zu tun?

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    Dies ist wirklich eine Erweiterung meiner question gestern, wo ich über apply.weekly gelernt habe. Das funktioniert super, aber ich möchte dies über weite zoo Objekte tun. Wenn ich apply.weekly auf ei

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    Ich möchte eine neue Spalte mit einem laufenden Mittelwert einer angegebenen Fachbreite generieren und dafür habe ich das Zoo-Paket (Rollmean-Funktion) verwendet. Mein Datenblatt besteht aus 1 Million

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    Ich versuche, die historische Volatilität der rollenden 20 Periode zu berechnen. Ich nehme die täglichen Renditen: ret<-ROC(data1) Und ich rollapply dann mit dem 20 Tage HV für jede Spalte erhalten: