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r - 滑动窗口：将系列与之前/之后的所有系列进行比较

问题描述

我对滚动窗户相当陌生。我正在寻找一个函数来比较数据中的一个窗口与相同大小之前/之后的所有窗口之间的相关性。假设没有间隙。我想使用 tidyverse-sque 方法，例如tsibble和/或 @Davis Vaughanslider

在此处输入图像描述

df <- structure(list(sales = c(2, 4, 6, 2, 8, 10, 9, 3, 5, 2), index = structure(c(1567123200, 1567209600, 1567296000, 1567382400, 1567468800, 1567555200, 1567641600, 1567728000, 1567814400, 1567900800), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "UTC")), row.names = c(NA, -10L), class = ("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

假设我想计算该系列的前 3 天与所有前 3 天窗口之间的 Pearson 相关性：

在此处输入图像描述

标签： rtime-seriestidyverserolling-computationtsibble

解决方案

gl我们可以在删除前 3 行后为每 3 行创建一个分组索引，然后在前 3 行cor和“销售”的每个块之间进行

library(dplyr)
n <- 3
df %>%
    slice(-seq_len(n)) %>% 
    group_by(grp = as.integer(gl(n(), n, n()))) %>% 
    filter(n() == n) %>%
    summarise(cor = cor(df$sales[seq_len(n)], sales))

-输出

# A tibble: 2 x 2
#    grp    cor
#  <int>  <dbl>
#1     1  0.961
#2     2 -0.655

数据

df <- data.frame(sales = c(2, 4, 6, 2, 8, 10, 9, 3, 5, 2),
  index = seq(as.Date("2019-08-30"), length.out = 10, by = '1 day'))

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