如何在R中使用缩放函数进行精确的回溯期？

Question

我希望对一些数据进行缩放和居中，我知道如何进行缩放：

(scale(data.test[,1],center=TRUE,scale=TRUE))

我有365个观察值（一年），并希望为20天的回溯期缩放和居中我的数据。例如，我想这么做：“规范化为20天的回溯期”意味着我只需使用前20天的值来缩放我的第一个值 01/01/2014 (dd/mm/yy)。因此，使用11/12/13到31/12/13之间的值。对于02/01/14，从12/12/13到01/01/14进行缩放，依此类推。

规范化数据将是： =（数据-所有数据平均值）/所有数据标准差（见我的代码）

但是，因为我想“20天回溯期”意味着我只需要查看最近20个值，所以它将是 =（数据-前20个数据的平均值）/前20个数据的标准差

我想写一个循环，也许？因为我对R非常陌生，所以不知道如何在R中编写循环，甚至不知道是否有更好的方法实现我想要的效果...如果你能帮我解决这个问题就太好了。

- Coralie maire

Answer 1

你想要一个20天的回溯期: lookback<-20 data.scale<-c() #创建 一个用于数据缩放的向量 for(i in lookback:nrow(data)){ mean<-mean(data[i-(lookback-1):i,1],na.rm=T) sd<-sd(data[i-(lookback-1):i,1],na.rm=T)*sqrt(((lookback-1))/lookback) data.scale<-c(data.scale,(data[i,1]-mean)/sd) }

对于第20行，您想使用从第1天到第20天的数据进行归一化处理，第21天使用从第2天到第21天的数据，以此类推...

- Christophe D.

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谢谢你的回答，但很抱歉，我表达得不太好，因为我的母语不是英语... 我编辑了我的帖子，希望你能更好地理解我的意思。 - Coralie maire

是的，除此之外，我想要对第21行进行标准化处理，使用第1到20天的数据进行标准化，第22天使用第2到21天的数据进行标准化，以此类推... 这样写是否正确: for(i in 20:nrow(data)){ mean<-mean(data[i-20:i,1],na.rm=T) sd<-sd(data[i-20:i,1],na.rm=T)*sqr((20)/21) data.scale<-c(data.scale,(data[i,1]-mean)/sd) } ???? 此外，我遇到了一个错误："object 'data.scale' not found"。谢谢您的帮助，能否在您的帖子中编辑一些代码解释呢？如果我理解您在做什么，下次我也可以自己做了 :) 谢谢 - Coralie maire

在循环之前，您必须创建一个数据框：data.scale <- c()。 - Christophe D.

现在我遇到了这个错误...：data.test[i, 1] - mean的错误：二元运算符的非数字参数。 - Coralie maire

请注意你的代码第一行缺少一个“)” ，还有一个“t”应该改成“sqrt”，我运行了你修改后的代码（做了以上两个修正），现在它可以工作了，而且我得到了346个值！！！谢谢！ - Coralie maire