在R中的滞后变量

Question

什么是在R中创建滞后变量矩阵的最有效方法，针对于任意变量（即不是一个常规的时间序列）？

例如： 输入:

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

2个滞后项，输出:

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

- James in Ottawa

Answer 1

你可以使用内置的embed()函数实现此功能，其中第二个“dimension”参数相当于您所称的“滞后”：

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

之前由Joshua Reich在另一个回答中讨论了embed()函数。（请注意，我在x之前添加了NA以复制您所需的输出结果）。

虽然名称不是特别恰当，但对于涉及滑动窗口（例如滚动总和和移动平均值）的操作非常有用且功能强大。

- medriscoll

---

更一般地说： lagmatrix <- function(x,max.lag){embed(c(rep(NA,max.lag),x),max.lag+1)} 然后使用 lagmatrix(1:4,2) - Rob Hyndman

感谢您指向嵌入函数。这让我节省了大量的计算时间。 - James in Ottawa

Answer 2

请使用适当的class来处理你的对象；基础R语言中有ts，其中包含lag()函数。请注意，这些ts对象来自一个时间，当时“delta”或“frequency”是恒定的：例如宏观经济数据中的月度或季度数据。

对于不规则数据，如（商业）日常数据，请使用zoo或xts包，它们也可以很好地处理滞后。如果想深入了解，可以使用dynlm或dlm等软件包进行具有滞后的动态回归模型。

时间序列、计量经济学和金融任务视图都有进一步的指导。

- Dirk Eddelbuettel

Answer 3

gtools包中的running函数可以实现您想要的功能：

> 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

- Jonathan Chang

---

但是詹姆斯想要一个矩阵而不是一个列表。您可以使用matrix(unlist(...))将结果打包，但是embed()函数可以一步完成。 - Rob Hyndman

完全正确，这就是为什么我在embed()解决方案出现时点赞的原因=)。但是我认为“running”仍然是一个有用的函数---大多数时候，当我想要创建James所要求的矩阵时，我真正想做的是在其上运行apply。 - Jonathan Chang

Answer 4

我使用的最佳方法是使用dplyr包中的lag函数。

示例：

> 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

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