在 R 中，可以跳过 NA 值的滚动标准偏差？ [关闭]答案

【问题标题】：In R, a rolling Standard Deviation that can skip over NA values? [closed]在 R 中，可以跳过 NA 值的滚动标准偏差？ [关闭]
【发布时间】：2013-10-05 01:17:11
【问题描述】：

我想知道是否有任何快速 R 函数可以计算向量的滚动标准偏差，同时跳过所述向量中间的任何 NA 值，因此向量仍然与原始数据对齐？

包TTR 有runSD 但如果向量中间有NA，它会返回错误。

包fTrading 有rollVar 有na.rm=TRUE。取滚动方差的平方根给出标准偏差。但是，它实际上删除了NA值，这意味着滚动标准差不再与原始数据对齐。

或者，有没有办法暂时删除 NA 值，然后在计算完成时将它们插入回来？

更新

见Re-inserting NAs into a vector。

【问题讨论】：

Re-inserting NAs into a vector的可能重复

标签： r standard-deviation rolling-computation

【解决方案1】：

这是你要找的吗？

library(zoo)
set.seed(1)
x <- sample(c(1:3, NA), replace = TRUE, size = 10)
r <- rollapply(data = x, width = 3, FUN = sd, fill = NA)
r

【讨论】：

太棒了，这似乎运作良好。
很高兴听到它奏效了。但是你不会得到太多的 sd 窗口宽度为 1。
是的，我意识到了这一点，并改变了我的评论:)

【解决方案2】：

下面的代码似乎运行良好。

使用na.omit(X) 计算结果，然后使用下面的函数将NA 值重新插入。下面的代码使用平方根，但是你可以使用任何函数，包括runSD。

# Inserts NA back into result, based on a "template" (a vector with existing NA values)
ReNA <- function(NAtemplate,result) 
{
    NAtemplate[!is.na(NAtemplate)]<-result;NAtemplate
}

X=c(4,9,NA,16,NA)
X    
[1]  4 9 NA 16 NA
result <- sqrt(na.omit(X))
X=ReNA(X,result)
X
[1]  2 3 NA 4 NA
# These values are the square root of the previous, with NA values inserted back in.

【讨论】：