如何在R矩阵中找到移动标准差？
要以与在数据框中相同的方式在矩阵中找到移动标准差，我们只需要使用矩阵对象名称代替数据框名称。因此，我们可以为此使用 zoo 包的 rollapply 功能。
例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵，并且我们想要找到 2 个移动标准差，那么我们可以使用以下给定的命令 -
rollapply(M,width=2,FUN=sd,fill=0,align="r")
示例 1
以下代码段创建了一个矩阵 -
M1<-matrix(rnorm(40),ncol=2)M1
创建以下矩阵 -
[,1] [,2][1,] 0.345787411 0.43349738
[2,] 0.430162396 0.27067794
[3,] 1.103564081 -1.04460809
[4,] -0.580082754 -0.25060257
[5,] 1.927945086 -0.89618197
[6,] -0.280682051 -1.80365388
[7,] -0.001555098 -0.39360239
[8,] 1.326034225 -1.07766271
[9,] -1.397108815 0.23207688
[10,] 1.011509167 0.34147468
[11,] 0.334467618 1.26899363
[12,] 0.108641768 0.11525723
[13,] -0.002091529 0.93016179
[14,] -0.714714754 1.31114310
[15,] -1.186013755 -0.63420972
[16,] -0.126330767 -0.07257558
[17,] -0.971670037 1.03083570
[18,] -1.216119558 -0.03943005
[19,] 1.016730169 1.06252932
[20,] -0.706784197 0.09479385
要加载 zoo 包并找到矩阵 M1 的 2-moving 标准差，请将以下代码添加到上述代码段中 -
library(zoo)输出结果rollapply(M1,width=2,FUN=sd,fill=0,align="r")
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -
[,1] [,2][1,] 0.00000000 0.00000000
[2,] 0.05966212 0.11513073
[3,] 0.47616690 0.93004767
[4,] 1.19051809 0.56144668
[5,] 1.77344349 0.45649357
[6,] 1.56173523 0.64167954
[7,] 0.19737256 0.99705697
[8,] 0.93874741 0.48370369
[9,] 1.92555291 0.92612575
[10,] 1.70315011 0.07735593
[11,] 0.47874067 0.65585494
[12,] 0.15968299 0.81581483
[13,] 0.07830026 0.57622454
[14,] 0.50390071 0.26939447
[15,] 0.33325872 1.37557217
[16,] 0.74930903 0.39713531
[17,] 0.59774513 0.78022959
[18,] 0.17285191 0.75679217
[19,] 1.57886318 0.77920294
[20,] 1.21870870 0.68429231
示例 2
以下代码段创建了一个矩阵 -
M2<-matrix(rpois(60,10),ncol=3)M2
创建以下矩阵 -
[,1][,2][,3][1,] 11 9 6
[2,] 3 10 8
[3,] 12 10 5
[4,] 8 10 4
[5,] 14 7 10
[6,] 3 10 10
[7,] 10 10 9
[8,] 7 9 8
[9,] 11 11 14
[10,] 6 9 9
[11,] 14 13 14
[12,] 9 11 9
[13,] 12 11 6
[14,] 10 14 7
[15,] 8 14 13
[16,] 21 10 8
[17,] 15 7 10
[18,] 9 15 9
[19,] 10 8 8
[20,] 17 10 7
要找到矩阵 M2 的 4 移动标准差，请将以下代码添加到上述代码段中 -
rollapply(M2,width=4,FUN=sd,fill=0,align="r")输出结果
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -
[,1] [,2] [,3][1,] 0.000000 0.0000000 0.0000000
[2,] 0.000000 0.0000000 0.0000000
[3,] 0.000000 0.0000000 0.0000000
[4,] 4.041452 0.5000000 1.7078251
[5,] 4.856267 1.5000000 2.7537853
[6,] 4.856267 1.5000000 3.2015621
[7,] 4.573474 1.5000000 2.8722813
[8,] 4.654747 1.4142136 0.9574271
[9,] 3.593976 0.8164966 2.6299556
[10,] 2.380476 0.9574271 2.7080128
[11,] 3.696846 1.9148542 3.2015621
[12,] 3.366502 1.6329932 2.8867513
[13,] 3.500000 1.6329932 3.3166248
[14,] 2.217356 1.5000000 3.5590261
[15,] 1.707825 1.7320508 3.0956959
[16,] 5.737305 2.0615528 3.1091264
[17,] 5.802298 3.4034296 2.6457513
[18,] 6.020797 3.6968455 2.1602469
[19,] 5.500000 3.5590261 0.9574271
[20,] 3.862210 3.5590261 1.2909944
以上是 如何在R矩阵中找到移动标准差？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/343710.html
