插值兩者之間的動態天

Question

我們有一個每週更新的文件，其結構如下：

 ID   Code Days Yield 
KZW1KM093436 NTK273_1343 4  2.1781 
KZW1KD913708 NTK091_1370 11  2.1683 
KZK1KY011222 MKM012_0122 17  2.1602 
KZW1KM063603 NTK182_1360 32  2.1419 
KZW1KM093477 NTK273_1347 32  2.1419 
KZW1KD913740 NTK091_1374 39  2.1342 
KZW1KM063629 NTK182_1362 46  2.1269 
KZW1KM093501 NTK273_1350 53  2.1202 

，我有以下的靜態數據點（天），我需要Yields每週：

28 
91 
182 
273 
364 
730 
1825 
2555 
3640 

當文件被更新，數據也發生變化（通過Days排序）的結構。有幾種可能的情況：

• 如果數據Days列中的值等於任何在我Static數據 值的，那麼我想從Yield列採取相應的 值。
• 否則，我想從 Days取最接近的上限和下限，並獲得插值Yield（如我在 這種特殊情況下的靜態28天我不得不使用這兩行：KZK1KY011222 MKM012_0122 17 2.1602和KZW1KM063603 NTK182_1360 32 2.1419 ）。
• 如果沒有開始和結束的值，它主要適用於 和283640，然後我想借此從最近 Days的Yield。

我在考慮在Excel/VBA中這樣做，但也想看看R解決方案。任何幫助將不勝感激。

爲Yield預期成果是根據這個公式計算：

因此，在這種情況下28天，我不得不Yield(28 - 17)*(2.1419-2.1602)/(32-17)+2.1602 = 2.1468

Answer 1

A=read.table(text="ID   Code Days Yield 
       KZW1KM093436 NTK273_1343 4 2.1781 
       KZW1KD913708 NTK091_1370 11 2.1683 
       KZK1KY011222 MKM012_0122 17 2.1602 
       KZW1KM063603 NTK182_1360 32 2.1419 
       KZW1KM093477 NTK273_1347 32 2.1419 
       KZW1KD913740 NTK091_1374 39 2.1342 
       KZW1KM063629 NTK182_1362 46 2.1269 
       KZW1KM093501 NTK273_1350 53 2.1202",header=T) 

k=c(28L, 91L, 182L, 273L, 364L, 730L, 1825L, 2555L, 3640L) 

現在先找到間隔，其中需要預測的數值在於：

funfun=function(x){ 
      if(x%in%A$Days)return(A[A$Days==x,3:4]) 
      v=findInterval(x,A$Days);na.omit(A[c(v,v+1),3:4])} 

例如：

funfun(28) 
    Days Yield 
3 17 2.1602 
4 32 2.1419 
funfun(34) 
    Days Yield 
5 32 2.1419 
6 39 2.1342 
funfun(4) 
    Days Yield 
1 4 2.1781 
funfun(0) 
    Days Yield 
1 4 2.1781 
funfun(345) 
    Days Yield 
8 53 2.1202 
funfun(11) 
    Days Yield 
2 11 2.1683 

接下來我們寫出一個計算預測值的函數：

funfun1=function(i){ 
    s=funfun(i) 
    if(nrow(s)==1)return(s$Yield) 
    (i-s$Days[1])*Reduce("/",rev(sapply(s,diff)))+s$Yield[1] 
} 

sapply(k,funfun1) 
[1] 2.14678 2.12020 2.12020 2.12020 2.12020 2.12020 2.12020 2.12020 2.12020 

大多數以K謊言天的範圍之外給出的值的我們因此僅服用最後一個值。如果我們有不同的價值呢？說：

k=c(4,11,17,18,20,33,48,50) 
    sapply(k,funfun1) 
    [1] 2.178100 2.168300 2.160200 2.158980 2.156540 2.140800 2.124986 2.123071 

我們看到，已經在數據中的那些值，我們得到他們的產量。那些高於數據的數據，我們獲得數據中的最後收益和我們根據需要估計的收益。

希望這將有助於