滯後變量

Question

什麼是最有效的方法，使R中滯後變量的對任意可變的矩陣（即，不是一個固定的時間系列）

例如：

輸入 ：

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

2滯後，輸出：

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

Answer 1

可以使用達到這個內置embed()功能，其中它的第二個「尺寸」的說法就相當於你「VE所謂的 '滯後'：

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()由約書亞帝國在previous answer討論。 （請注意，我用NAs前綴x來複制所需的輸出）。

它不是特別有名，但對於涉及滑動窗口的操作（例如滾動平均值和移動平均值）非常有用且功能強大。

Answer 2

使用正確的class作爲對象;基地R有ts其中有一個lag()函數來操作。請注意，這些對象來自'delta'或'frequency'常數：宏觀經濟系列中的月度或季度數據。

對於不規則的數據，例如（business-）每天，使用zoo或xts包，這也可以處理（非常好！）滯後。要從那裏走得更遠，可以使用如dynlm或dlm這樣的包，從而允許具有滯後的動態迴歸模型。

時間序列，計量經濟學，金融的任務觀點都有進一步的指示。

Answer 3

在gtools包中的running功能也或多或少你想要什麼：

> 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 

Answer 4

最適合我的方法 是使用dplyr包中的lag函數。

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