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我有一个 xts 对象，其中包含 12 个变量，时间间隔为 15 分钟。

> summary(wideRawXTSscaled)
     Index                      DO0182U09A3        DO0182U09B3       DO0182U09C3       DO0182U21A1       DO0182U21A2      
 Min.   :2017-01-20 16:30:00   Min.   :-1.09338   Min.   :-1.0666   Min.   :-0.9700   Min.   :-1.2687   Min.   :-1.00676  
 1st Qu.:2017-01-24 04:22:30   1st Qu.:-0.60133   1st Qu.:-0.6675   1st Qu.:-0.6009   1st Qu.:-0.4522   1st Qu.:-0.48525  
 Median :2017-01-27 16:15:00   Median :-0.38317   Median :-0.2742   Median :-0.1761   Median :-0.2127   Median :-0.27482  
 Mean   :2017-01-27 16:15:00   Mean   : 0.00000   Mean   : 0.0000   Mean   : 0.0000   Mean   : 0.0000   Mean   : 0.00000  
 3rd Qu.:2017-01-31 04:07:30   3rd Qu.: 0.08221   3rd Qu.: 0.2922   3rd Qu.: 0.1125   3rd Qu.: 0.1248   3rd Qu.: 0.05455  
 Max.   :2017-02-03 16:00:00   Max.   : 3.33508   Max.   : 9.2143   Max.   : 5.8473   Max.   :18.4909   Max.   :12.21382  
  DO0182U21A3        DO0182U21B1       DO0182U21B2       DO0182U21B3       DO0182U21C1       DO0182U21C2        DO0182U21C3     
 Min.   :-1.09339   Min.   :-1.0268   Min.   :-0.9797   Min.   :-1.0853   Min.   :-1.3556   Min.   :-1.15469   Min.   :-1.2063  
 1st Qu.:-0.33919   1st Qu.:-0.6020   1st Qu.:-0.5597   1st Qu.:-0.6692   1st Qu.:-0.5600   1st Qu.:-0.37291   1st Qu.:-0.3460  
 Median :-0.21082   Median :-0.3389   Median :-0.3466   Median :-0.3828   Median :-0.2138   Median :-0.16183   Median :-0.1635  
 Mean   : 0.00000   Mean   : 0.0000   Mean   : 0.0000   Mean   : 0.0000   Mean   : 0.0000   Mean   : 0.00000   Mean   : 0.0000  
 3rd Qu.:-0.01826   3rd Qu.: 0.2105   3rd Qu.: 0.2486   3rd Qu.: 0.5624   3rd Qu.: 0.1992   3rd Qu.: 0.08052   3rd Qu.: 0.1363  
 Max.   :12.69083   Max.   : 7.7314   Max.   : 9.2900   Max.   : 7.3540   Max.   :13.7427   Max.   :13.76166   Max.   :15.8086

我希望计算每个时间间隔的每个变量之间的相关性。由于我有 12 个变量，我希望我的 xts 对象中的 15 分钟数据点中的每一个都有一个 12 x 12 矩阵。

对于相关计算，我使用以下代码：

wideRawXTSscaledCorr <- rollapplyr(wideRawXTSscaled, 10, cor, by.column = FALSE)

上面代码中的“10”使用 10 个时间序列值来计算相关矩阵，因此我将在我的开头有 9 个 NA 值，wideRawXTSscaledCorr相关值在第 10 个返回。

> wideRawXTSscaledCorr[1:10,1:5]
                    [,1]      [,2]      [,3]      [,4]       [,5]
2017-01-20 16:30:00   NA        NA        NA        NA         NA
2017-01-20 16:45:00   NA        NA        NA        NA         NA
2017-01-20 17:00:00   NA        NA        NA        NA         NA
2017-01-20 17:15:00   NA        NA        NA        NA         NA
2017-01-20 17:30:00   NA        NA        NA        NA         NA
2017-01-20 17:45:00   NA        NA        NA        NA         NA
2017-01-20 18:00:00   NA        NA        NA        NA         NA
2017-01-20 18:15:00   NA        NA        NA        NA         NA
2017-01-20 18:30:00   NA        NA        NA        NA         NA
2017-01-20 18:45:00    1 0.1590656 0.2427391 0.1987761 -0.1026246

当我将滑动窗口的值更改为 <10 的任何值时，我会重复出现以下错误：

> wideRawXTSscaledCorr <- rollapplyr(wideRawXTSscaled, 7, cor, by.column = FALSE)
Warning messages:
1: In FUN(.subset_xts(data, (i - width + 1):i), ...) :
  the standard deviation is zero
2: In FUN(.subset_xts(data, (i - width + 1):i), ...) :
  the standard deviation is zero
3: In FUN(.subset_xts(data, (i - width + 1):i), ...) :
  the standard deviation is zero
4: In FUN(.subset_xts(data, (i - width + 1):i), ...) :
  the standard deviation is zero
5: In FUN(.subset_xts(data, (i - width + 1):i), ...) :
  the standard deviation is zero

这是我可以用来查看这些错误是否仅仅是我的数据的症状的唯一测试，还是由于我犯的一些编码错误？有没有其他方法可以让我更深入地了解代码以查看哪些值导致了这些错误？

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1 回答 1

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cor (c(0,1,0,1,1),c(1,1,1,1,1))

给出了类似的错误，检查是否有任何 cor 测试使用了一个向量（即第二个向量）的所有元素中相同的数据...

于 2017-09-07T19:52:19.903 回答