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最终，我想绘制随着更多观察被添加到数据集中的各种统计属性的变化（收敛到真值），并在数据的一系列随机排列上迭代地这样做。我想使用apply.fromstartPerformanceAnalytics 来随着数据集的增长生成不断变化的统计数据。

我的数据集如下所示：

qpcr_a100p.z <-
structure(c(115.3, 108.4, 112.8, 101, 107.6, 84.9, 87.7, 94.7, 
108.3, 107.3, 115, 79.1, 70.1, 61, 125.5, 111.1, 67.7, 119.4, 
85.5, 109.3, 68.5, 98.3, 71.8, 81.6, 96, 140.8, 75.3, 83.6, 90.6, 
107.5), index = c(30, 94, 103, 104, 114, 120, 155, 234, 240, 
272, 289, 314, 439, 492, 502, 544, 547, 557, 564, 592, 656, 775, 
783, 803, 805, 855, 856, 870, 929, 985), class = "zoo")

但是，当我尝试运行时出现错误apply.fromstart：

> library(PerformanceAnalytics)
> apply.fromstart(qpcr_a100p.z, FUN = "mean", gap = 1)
Error in 1:columns : argument of length 0

我尝试了该apply.fromstart命令的一些变体，包括：

> apply.fromstart(qpcr_a100p.z[,1,drop=FALSE], FUN = "mean", gap = 1)

但我仍然得到同样的错误。

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2 回答 2

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很明显，函数中存在数据类型不匹配（我认为问题在于变量的时间）apply.fromstart。如果您的 zoo 对象名为qpcr_a100p.z，我建议使用以下解决方法：

dat=na.omit(as.xts(as.ts(qpcr_a100p.z)))
apply.fromstart(dat, FUN = "mean", gap = 1)

它产生以下结果：

> as.numeric(apply.fromstart(dat, FUN="mean", gap=1))

 [1] 115.30000 111.85000 112.16667 109.37500 109.02000 105.00000 102.52857
 [8] 101.55000 102.30000 102.80000 103.90909 101.84167  99.40000  96.65714
[15]  98.58000  99.36250  97.50000  98.71667  98.02105  98.58500  97.15238
[22]  97.20455  96.10000  95.49583  95.51600  97.25769  96.44444  95.98571
[29]  95.80000  96.19000
于 2013-11-08T00:27:33.157 回答
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错误是因为您的qpcr_a100p.zzoo 对象没有dim属性，所以它在技术上没有任何列。此外，apply.fromstart期望基于时间的索引。

所以设置dims 并将索引转换为日期，该函数将起作用。

dim(qpcr_a100p.z) <- c(NROW(qpcr_a100p.z),NCOL(qpcr_a100p.z))
index(qpcr_a100p.z) <- as.Date(index(qpcr_a100p.z), origin="1970-01-01")
out <- apply.fromstart(qpcr_a100p.z, FUN = "mean", gap = 1)
# convert the index back to numeric, if necessary
index(out) <- as.numeric(index(out))
于 2013-11-08T13:38:57.310 回答