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我的数据集中有几个变量代表一周内事件的每日时间。

例如，两行可能如下所示：

t1 = c(NA,12.6,10.7,11.5,12.5,9.5,14.1)
t2 = c(23.7,1.2,NA,22.9,23.2,0.5,0.1)

我想计算这些行的方差。为此，我需要平均值，并且因为这些是周期性变量，所以我调整了此页面中的代码：

#This can all be wrapped in a function like this
circ.mean <- function(m,int,na.rm=T) {

   if(na.rm) m <- m[!is.na(m)]
   rad.m    = m*(360/int)*(pi/180)
   mean.cos = mean(cos(rad.m))
   mean.sin = mean(sin(rad.m))
   x.deg    = atan(mean.sin/mean.cos)*(180/pi)

   return(x.deg/(360/int))
}

这可以按预期工作t2：

> circ.mean(t2,24)
[1] -0.06803088

虽然理想的答案是23.93197。但是对于t1，它给出了一个错误的答案：

> circ.mean(t1,24)
[1] -0.1810074

而使用普通mean函数给出正确答案：

> mean(t1,na.rm=T)
[1] 11.81667

我的问题是：

1）这个“循环平均值”代码是否正确，如果是，我是否正确使用它？

2）我有一个自己的circ.var函数（见下文）来计算周期变量的方差 - 这会为所有可能的输入时序向量产生正确的方差吗？

circ.var <- function(m,int=NULL,na.rm=TRUE) {

if(is.null(int)) stop("Period parameter missing")
if(na.rm) m <- m[!is.na(m)]
if(sum(!is.na(m))==0) return(NA)
n=length(m)
mean.m = circ.mean(m,int)
var.m = 1/(n-1)*sum((((m-mean.m+(int/2))%%int)-(int/2))^2)
return(var.m)

}

任何帮助将不胜感激！感谢您抽时间阅读！

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我删除了我的旧答案，因为我认为我提供的解决方案有误。

我已经编写了一系列 R 脚本，这些脚本可以在我的GitHub 页面上使用，这些脚本应该可以计算平均值、方差和其他统计数据。

感谢@Gregor 的帮助。

于 2019-12-10T16:08:55.487 回答