Dd Beweglicher Durchschnitt

Ich bin ein R Neuling und ich habe viel Mühe, etwas zu tun, das wohl sehr einfach ist, ich habe einen großen Datensatz, der in Länder nach Ländercode aufgeteilt ist, und ich möchte einen 3-Monats-Rolling-Durchschnitt eines Preisindexes durchführen Land, und dann legte es in eine neue Spalte, die bis zu dem entsprechenden Monat passt Ich habe versucht, Rollmean wie dies ohne Erfolg Code und Fehlermeldungen unten verwenden. Jede Hilfe wäre viel geschätzt. die Mar 10 12 bei 6 42. In deinem ersten Versuch benutzt deine Funktion nicht das x-Argument und gibt immer das Gleiche einen Vektor mit der falschen Größe. Zusätzlich sollte das erste Argument ein Vektor sein. Schließlich gibt tapply eine Liste von Vektoren zurück, die du nicht das Ergebnis setzen kannst Direkt in a. In Ihrem zweiten Beispiel, das dritte Argument von plyr sollte eine Funktion sein, nicht ein Ausdruck Wenn Sie einen Ausdruck verwenden möchten, können Sie zusammenfassen oder verwandeln als Funktion zusammenfassen liefert eine 1-reih für jeden Wert von ccode Während die Transformation die Anzahl der Zeilen unverändert hält und die Ausdrücke als weitere Argumente ausstellt. Es wurde am 10. März um 7 03. Ich habe eine Längsfolge von Blutdruckaufzeichnungen. Der Wert an einem bestimmten Punkt ist weniger prädiktiv als der Umzug Durchschnittlich rollende Mittel, weshalb ich sie gern berechnen möchte Die Daten sehen aus wie ich eine neue Variable berechnen möchte, die so genannte BLOODPRESSUREUPDATED Diese Variable sollte der gleitende Durchschnitt für BLOODPRESSURE sein und die folgenden Merkmale haben. Der gleitende Durchschnitt ist der Strom Wert plus den vorherigen Wert geteilt durch zwei. Für die erste Beobachtung ist die BLOODPRESSUREUPDATED nur die aktuelle BLOODPRESSURE Wenn das fehlt, sollte BLOODPRESSUREUPDATED das gesamte Mittel sein. Missing Werte sollten mit dem nächsten vorherigen Wert ausgefüllt werden. Ich habe versucht, die folgenden. Ich habe auch versucht, rollaply und rollmeanr ohne succeeding. I d schätzen einige assistance. asked Okt 5 14 bei 0 45.Wenn berechnen gleitenden Durchschnitt, ist die Anzahl der zurückgegebenen Elemente weniger als die Anzahl der Zeilen der Daten, dh nur n-1 Elemente sind Zurückgegeben So kann das Problem hierher verursacht werden oder würdest du erwägen, die gleitende durchschnittliche Spalte einzeln hinzuzufügen, wie test2 BLOODPRESSUREUPDATED - mit test2, c mean BLOODPRESSURE, T, rolllly BLOODPRESSURE, 2, mean, T KFB Okt 5 14 bei 3 40. Danke für Die Anstrengung KFB Leider hat es nicht geklappt Ich habe auch ein paar bearbeitete Versionen ausprobiert Vielleicht sind die Zoo-Funktionen nicht dafür geeignet. Ich habe das folgende kodiert, das funktioniert test5 - test test5 UM - rep NA, nrow test5 test5 zuerst - duplizierter test5 ID für i in 1 nrow test5 sonst test5 Aber es ist unglaublich langsam Adam Robinsson Okt 5 14 at 7 09.Plotting bedeutet und Fehler Bars ggplot2.Sie möchten Mittel und Fehler Bars für ein dataset. To machen Graphen mit ggplot2, die Daten Muss in einem Datenrahmen sein, und in einer langen im Gegensatz zu breiten Format Wenn Ihre Daten umstrukturiert werden müssen, sehen Sie diese Seite für weitere Informationen. Sample Daten. Die folgenden Beispiele werden die ToothGrowth-Datenmenge Beachten Sie, dass Dosis eine numerische Spalte hier in einigen ist Situationen kann es sinnvoll sein, es in einen Faktor umzuwandeln. Zuerst ist es notwendig, die Daten zusammenzufassen Dies kann in einer Reihe von Möglichkeiten erfolgen, wie auf dieser Seite beschrieben In diesem Fall verwenden wir die auf dieser Seite definierte summarySE-Funktion , Und auch am unteren Rand dieser Seite Der Code für die SummarySE-Funktion muss eingegeben werden, bevor sie hier aufgerufen wird. Line graphs. Nachdem die Daten zusammengefasst sind, können wir den Graphen machen. Dies sind die Grundlinien - und Punktgraphen mit den Fehlerbalken, die entweder repräsentieren Der Standardfehler des Mittelwertes oder 95 Konfidenzintervall. Ein fertiges Diagramm mit Fehlerbalken, die den Standardfehler des Mittels darstellen, könnte so aussehen. Die Punkte werden zuletzt gezeichnet, so dass die weiße Füllung oben auf die Linien und Fehlerbalken geht Prozedur ist ähnlich für Balkendiagramme Beachten Sie, dass TGC-Größe ein Faktor sein muss Wenn es ein numerischer Vektor ist, dann wird es nicht funktionieren. Ein fertiges Diagramm könnte wie folgt aussehen. Error-Balken für innerhalb-Themen Variablen. Wenn alle Variablen sind zwischen-Subjekte , Ist es einfach, Standardfehler oder Konfidenzintervalle zu zeichnen. Allerdings, wenn es innerhalb der Subjekte Variablen wiederholte Maßnahmen gibt, kann das Plotten des Standardfehlers oder der regelmäßigen Konfidenzintervalle irreführend sein, um Schlussfolgerungen über Unterschiede zwischen den Bedingungen zu machen. Die Methode unten ist von Morey 2008, die Ist eine Korrektur zu Cousineau 2005, die wiederum eine einfachere Methode in Loftus und Masson sein soll 1994 Siehe diese Papiere für eine detailliertere Behandlung der Probleme in Fehlerbalken mit innerhalb-Themen Variablen. Ein innerhalb-Themen variabel. Hier ist ein Datensatz von Morey 2008 mit einer innerhalb-Themen Variable vor Post-Test. Der erste Schritt ist, um es in ein langes Format zu konvertieren Siehe diese Seite für weitere Informationen über die Konvertierung. Collapse die Daten mit SummarySEwithin unten definiert Seite die beiden Hilfsprogramme unten müssen eingegeben werden, bevor die Funktion hier aufgerufen wird. Die Wert - und Valuenorm-Spalten repräsentieren die nicht normierten und normierten Mittel. Siehe untenstehender Abschnitt auf normierten Mitteln für weitere Informationen. Unterstand innerhalb der Themen Fehlerbalken. Dieser Abschnitt Erklärt, wie die internen Themen Fehlerbalkenwerte berechnet werden Die Schritte hier sind nur zu Erläuterungszwecken, sie sind nicht notwendig, um die Fehlerbalken zu bilden. Der Graph der einzelnen Daten zeigt, dass es einen konsistenten Trend für die innerhalb der Subjekte variablen Bedingung gibt, aber dies Würde nicht unbedingt durch die regelmäßigen Standardfehler oder Konfidenzintervalle für jede Gruppe aufgedeckt werden. Die Methode in Morey 2008 und Cousineau 2005 normalisiert im Wesentlichen die Daten, um die Variabilität zwischen den Subjekten zu entfernen und berechnet die Varianz aus diesen normalisierten Daten. Die Unterschiede im Fehler Stäbe für die reguläre Zwischen-Subjekt-Methode und die In-Subjekt-Methode sind hier gezeigt Die regulären Fehlerbalken sind in Rot, und die In-Subjekt-Fehlerbalken sind in schwarz. Zwei innerhalb-Themen Variablen. Wenn es mehr als eine innerhalb - Fächer variabel, die gleiche Funktion, summarySEwithin kann verwendet werden Dieser Datensatz wird von Hays 1994 genommen und verwendet, um diese Art von In-Subjekt-Fehlerbalken in Rouder und Morey 2005.Die Daten müssen zuerst in lange Format konvertiert werden In diesem Fall, Die Spaltennamen geben zwei Variablen an, Form rundes Quadrat und Farbschema monochromatisch gefärbt. Jetzt kann es zusammengefasst und graphed. Note über normale Mittel. Die ZusammenfassungSEWithin Funktion gibt sowohl normierte als auch nicht-normierte Mittel zurück Die un-normierten Mittel sind einfach der Mittelwert von Jede Gruppe Die normierten Mittel werden so berechnet, dass die Mittel der jeweiligen Subjektgruppe gleich sind. Diese Werte können divergieren, wenn es zwischen Subjekt-Variablen gibt. Helper-Funktionen. Die Summary-Funktion ist auch auf dieser Seite definiert Wenn Sie nur mit zwischen arbeiten - subjects Variablen, das ist die einzige Funktion, die Sie in Ihrem Code benötigen Wenn Sie innerhalb-Themen-Variablen haben und die Fehlerbalken so einstellen möchten, dass die Inter-Subjekt-Variabilität wie in Loftus und Masson 1994 entfernt wird, dann die anderen beiden Funktionen, NormDataWithin und summarySEwithin muss auch zu deinem Code hinzugefügt werden. ZusammenfassungSie werden dann die Funktion sein, die du anrufst.