使用聚合与使用两列数据的函数(例如cov或prod)
发布时间:2020-12-14 04:53:54 所属栏目:百科 来源:网络整理
导读:我有很长一段时间的日常数据系列和101列.每个月我都要计算前101列中每列的第101列的cov.这将根据每日数据为100列中的每一列生成每月协方差的第101列.似乎聚合对于使用单个向量的函数(例如均值)执行了我想要的操作,但我无法使用cov(或prod). 如果几个月的投入
我有很长一段时间的日常数据系列和101列.每个月我都要计算前101列中每列的第101列的cov.这将根据每日数据为100列中的每一列生成每月协方差的第101列.似乎聚合对于使用单个向量的函数(例如均值)执行了我想要的操作,但我无法使用cov(或prod).
如果几个月的投入会有所帮助,请告诉我. > library("zoo") > data <- read.zoo("100Size-BM.csv",header=TRUE,sep=",",format="%Y%m%d") > head(data[,c("R1","R2","R3","R100","Mkt.RF")]) R1 R2 R3 R100 Mkt.RF 1963-07-01 -0.00212 0.00398 -0.00472 -0.00362 -0.0066 1963-07-02 -0.00242 0.00678 0.00068 -0.00012 0.0078 1963-07-03 0.00528 0.01078 0.00598 0.00338 0.0063 1963-07-05 0.01738 -0.00932 -0.00072 -0.00012 0.0040 1963-07-08 0.01048 -0.01262 -0.01332 -0.01392 -0.0062 1963-07-09 -0.01052 0.01048 0.01738 0.01388 0.0045 意思是很好,并给我我想要的月度数据. > mean.temp <- aggregate(data[,1:100],as.yearmon,mean) > head(mean.temp[,1:3]) R1 R2 R3 Jul 1963 0.0003845455 7.545455e-05 0.0004300000 Aug 1963 -0.0006418182 2.412727e-03 0.0022263636 Sep 1963 0.0016250000 1.025000e-03 -0.0002600000 Oct 1963 -0.0007952174 2.226522e-03 0.0004873913 Nov 1963 0.0006555556 -5.222222e-03 -0.0013888889 Dec 1963 -0.0027066667 -1.249524e-03 -0.0005828571 但是我无法使用两个不同的列/向量来运行. > cov.temp <- aggregate(data[,cov(x,data[,"Mkt.RF"])) Error in inherits(x,"data.frame") : object 'x' not found 我也不能让它制作一个cov包装器. > f <- function(x) cov(x,"Mkt.RF"]) > cov.temp <- aggregate(data[,f) Error in cov(x,"Mkt.RF"]) : incompatible dimensions 我应该用for循环吗?我希望有更多的R方式.谢谢! 解决方法
您忘记了函数(x)声明,并且需要确保获得正确的每月数据子集(顺便说一下,它会踩数据函数).试试这个:
> aggregate(data,function(x) cov(x,data[index(x),"Mkt.RF"])) R1 R2 R3 R100 Mkt.RF Jul 1963 1.3265e-05 2.0340e-05 3.464e-05 2.2575e-05 6.267e-05 Aug 1963 -7.1295e-05 2.8875e-05 1.000e-06 -9.9700e-06 -2.608e-05 *请注意,我将示例数据中的最后三个观察结果更改为8月份,因此输出将超过一个月. (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |