r - R中的滞后变量

Question

在R中为任意变量（即不是常规时间序列）制作滞后变量矩阵的最有效方法是什么

例如：

输入：

x <- c(1,2,3,4)

2 滞后，输出：

[1,NA, NA]
[2, 1, NA]
[3, 2,  1]
[4, 3,  2]

score 21 · Accepted Answer

您可以使用内置embed()函数来实现这一点，其中它的第二个“维度”参数等同于您所说的“滞后”：

x <- c(NA,NA,1,2,3,4)
embed(x,3)

## returns
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1   NA   NA
[2,]    2    1   NA
[3,]    3    2    1
[4,]    4    3    2

embed()Joshua Reich在之前的回答中讨论过。（请注意，我在 x 前面加上了 NA 来复制您想要的输出）。

它的名字不是特别好，但它对于涉及滑动窗口的操作非常有用且功能强大，例如滚动和和移动平均线。

score 9 · Accepted Answer

class为您的对象使用适当的；基础 R 具有可操作ts的功能。lag()请注意，这些ts对象来自“增量”或“频率”不变的时间：如宏观经济系列中的月度或季度数据。

对于不规则的数据，例如 (business-)daily，使用zoo或xts包，它们也可以处理（非常好！）滞后。要从那里走得更远，您可以使用dynlm或dlm之类的包来允许具有滞后的动态回归模型。

时间序列、计量经济学、金融的任务视图都有进一步的指示。

score 2 · Accepted Answer

包中的running功能gtools或多或少可以满足您的需求：

> require("gtools")
> running(1:4, fun=I, width=3, allow.fewer=TRUE)

$`1:1`
[1] 1

$`1:2` 
[1] 1 2

$`1:3` 
[1] 1 2 3

$`2:4` 
[1] 2 3 4

score 1 · Accepted Answer

最适合我的方法是使用包中的lag函数dplyr。

例子：

> require(dplyr)
> lag(1:10, 1)
 [1] NA  1  2  3  4  5  6  7  8  9
> lag(1:10, 2)
 [1] NA NA  1  2  3  4  5  6  7  8

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