在R中进行滚动加权平均（多个观测值）

Question

有没有一种快速的函数能够计算加权滚动平均值？这是必要的，因为我每个数据点（秒数变化）有多个观测值（不总是相同数量），我需要对其进行平均。当我进行滚动平均时，我想重新加权以获得无偏的滚动平均。

到目前为止，我想出了这个解决方案（在这个例子中使用3秒的窗口）。

sam <- data.table(val_mean=c(1:15),N=c(11:25))

sam[,weighted:=val_mean*N]

sam[,rollnumerator:=rollapply(weighted,3,sum,fill=NA,align="left")]

sam[,rolldenominator:=rollapply(N,3,sum,fill=NA,align="left")]

sam[,rollnumerator/rolldenominator]

我找不到任何已经解决这个问题的问题。

这不是关于数据间距不均匀的问题：我可以通过将我的数据表扩展为包括每秒钟的NAs来解决这个问题（上面的示例是等间隔的）。此外，我不想在RcppRoll的roll_mean中包含权重：在那里，权重对于所有时间窗口是固定的（“一个长度为n的向量，给出窗口内每个元素的权重”），而在我的情况下，权重根据当前处理的值而改变。 第三，我不想要自适应窗口大小，它应该保持不变（比如3秒钟）。

- maxpe

Answer 1

1) 使用 by.column = FALSE：

library(data.table)
library(zoo)

wmean <- function(x) weighted.mean(x[, 1], x[, 2])
sam[, rollapplyr(.SD, 3, wmean, by.column = FALSE, fill = NA, align = "left")]

2)另一种方法是将值和权重编码成一个复向量：

wmean_cmplx <- function(x) weighted.mean(Re(x), Im(x))
sam[, rollapply(complex(real = val_mean, imag = N), 3, wmean_cmplx, 
  fill = NA, align = "left")]

- G. Grothendieck

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1. 这是一个好的解决方案，我完全忽略了这个选项，对于我的使用情况来说速度不应该是什么问题。

- maxpe