Rollapply可以返回矩陣列表嗎？

Question

我想用滾動窗口生成協方差矩陣（和平均向量）。但是，在我所有的嘗試rollapply中，從cov中疊加了協方差矩陣，並且耗盡了預先分配的空間（例如，如果我的原始數據有40個觀察值，那麼rollapply不能返回超過40行）。

有沒有辦法讓rollapply返回一個矩陣列表？或者返回大於原始data.frame的data.frame，我可以手動將它分割成列表？我的最終目標是建立一個小組，將小組分成一個個人列表data.frame s，計算每個數據框的滾動協方差和平均值，然後使用這些協方差列表和下游平均值與一羣個體進行比較。

這是一些代碼。我的問題是，my.fun不會返回所有協方差矩陣的數據。我最好選擇編碼我自己的rollapply？或者我自己的cov，返回一個向量，我轉換回矩陣？謝謝！

library("zoo") 
data.df <- data.frame(sic = rep(1:10, each = 40), 
         year = rep(1:40, len = 10*40), 
         one = rnorm(10*40), 
         two = 2*rnorm(10*40), 
         three = 3*rnorm(10*40)) 
data.list <- split(data.df, data.df$sic) 
data.list <- lapply(data.list, zoo) 
my.fun <- function(x) { 
    x <- x[, c("one", "two", "three")] 
    rollapply(x, 
       width = 10, 
       FUN = cov, 
       by.column = F, 
       align = "right") 
} 
cov.list <- lapply(data.list, FUN = my.fun) 

Answer 1

在rollapply.zoo代碼一眼後，我不認爲有辦法讓它做你想做的。儘管（雙關語意），滾動你自己的功能並不困難。

rollcov <- function(x, width=10) { 
    len <- NROW(x) 
    add <- rep(1:(len-width)-1,each=width) 
    seq.list <- split(rep(1:width,len-width)+add, add) 
    lapply(seq.list, function(y) cov(x[y,])) 
} 

rollcov(data.list[[1]][,c("one","two","three")],10) 
all <- lapply(data.list, function(x) rollcov(x[,c("one","two","three")],10)) 

Answer 2

我意識到我可以把rollapply轉換成返回一個向量，然後將該向量彎曲回矩陣。訣竅是使用plyr包中的alply將向量彎曲回矩陣。

library("plyr") 
library("zoo") 
data.df <- data.frame(sic = rep(1:10, each = 40), 
         year = rep(1:40, len = 10*40), 
         one = rnorm(10*40), 
         two = 2*rnorm(10*40), 
         three = 3*rnorm(10*40)) 
data.list <- split(data.df, data$sic) 
data.list <- lapply(data.list, zoo) 
my.fun <- function(x) { 
    x <- x[, c("one", "two", "three")] 
    rollapply(x, 
       width = 10, 
       function(x) as.vector(cov(x)), 
       by.column = F, 
       align = "right") 
} 
my.fun.2 <- function(x) { 
    alply(x, 1, matrix, nrow = sqrt(ncol(x))) 
} 
cov.list <- lapply(data.list, FUN = my.fun) 
cov.list.2 <- lapply(cov.list, my.fun.2) 

或者，陣列的列表，我可以代替aaplyalply。

Answer 3

取下第二data.list<-和修改my.fun，使給定data.df我們有以下（這是相當接近原始）：

data.list <- split(data.df, data.df$sic) 
my.fun <- function(x) { 
    z <- zoo(x[, c("one", "two", "three")], x$year) 
    ccov <- function(x) c(cov(x)) 
    r <- rollapplyr(z, width = 10, FUN = ccov, by.column = FALSE) 
    toMat <- function(tt) matrix(r[tt], ncol(z)) 
    sapply(paste(time(r)), toMat, simplify = FALSE) # sapply(char,...) adds names 
} 
cov.list <- lapply(data.list, FUN = my.fun) 

編輯：輕微簡化。