Среднее скользящего окна в R

У меня есть вектор значений, который я хотел бы сообщить о среднем в окнах вдоль меньшего слайда.

Например, для вектора следующих значений:

4, 5, 7, 3, 9, 8

Размер окна 3 и слайд 2 будут делать следующее:

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

И вернуть вектор этих значений:

5.33, 6.33, 5.67

Есть ли простая функция, которая сделает это для меня? Если бы это также возвратило индексы начала окна, это было бы добавленным бонусом. В этом примере это будет 1,3,5

Функция rollapplyв пакете зоопарка приближает 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

Он просто не будет вычислять последнее значение для вас, поскольку он не содержит 3 наблюдения. Может быть, этого будет достаточно для вашей реальной проблемы? Также обратите внимание, что возвращаемый объект имеет нужные вам индексы в namesкачестве возвращаемого вектора.

Ваш пример предполагает, что в последнем окне есть ненаблюдаемый 0. Возможно, было бы более полезным или реалистичным дополнить NAего представлением недостающей информации и сказать, что meanнужно обрабатывать пропущенные значения. В этом случае мы будем иметь (8 + 9) / 2 как наше окончательное оконное значение.

> 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 прекрасно работает с небольшим набором данных. Однако, если вы работаете с несколькими миллионами строк (геномика), это довольно медленно.

Следующая функция супер быстрая.

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

Эта простая строка кода делает вещь:

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

если xэто вектор в вопросе.

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

или

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

Ответ Шеббычефа в 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);
}

РЕДАКТИРОВАТЬ: Индексы, которые вы ищете, просто idx1... эта функция может быть легко изменена, чтобы возвращать их, но почти одинаково быстро воссоздать их с другим вызовом seq(1,length(x),by=slide).

Я легко могу сделать это в Matlab и утке, пока ты меня опускаешь:

%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!

как побочный эффект, idx1является индексом элемента в сумме. Я уверен, что это можно легко перевести на R. Идиома first:skip:lastв Matlab дает массив first, first + skip, first + 2skip, ..., first + n skip, где последний элемент в массиве не больше чем last.

редактировать : я опустил часть усреднения (делить на windowsize).

Это даст вам средство окна и индекс первого значения окна:

#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
    }

Применяются различные предостережения: не проверял это ни против чего, кроме ваших данных выборки; Я считаю, что добавление к таким фреймам данных может быть очень медленным, если у вас много значений (потому что каждый раз будет копироваться data.frame); и т.д. Но он производит то, что вы просили.