这是一个R-编程问题。
因此,我尝试运行多个滚动窗口回归,并为每个回归保存betas。在我给定的例子中,我想对前5个obs在X1上回归Y。然后保存beta (斜率系数)。然后运行下一个5(因此第2行到第6行),并保存下一个测试版。对于不同的X值,我想这样做三次。我的数据如下所示:
Row Y X1 X2 X3
1 1 2 3 NA
2 1 3 5 NA
3 1 4 6 NA
4 2 4 6 4
5 3 3 4 8
6 4 4 6 7
7 3 5 5 3
8 5 4 6 7我尝试运行的代码是一个循环,如下所示:
#Rows equals the number of rows in my obs matrix.
for (j in 1:3) {
for (i in 1:(Rows-4)) {
Model<- lm(data[((i+0):(4+i)),1] ~ data[((i+0):(4+i)),j])
betas[i,j] <- coefficients(Model)[2]
}
}问题是,我的beta矩阵只给出了X3的第三列的NAs。所以我得到的是:
Row X1 X2 X3
1 coef coef NA
2 coef coef NA
3 coef coef NA
4 coef coef NA然而,我想要得到的是以下内容:
#my beta matrix looks like this
Row X1 X2 X3
1 coef coef NA
2 coef coef NA
3 coef coef NA
4 coef coef coef换句话说,因为最后一列(X3)有一些初始NAs,所以它为所有未来系数值提供NAs,即使它回归的窗口是NA空闲的。我尝试过使用na.omit命令,但都无济于事。
关于如何进行这种循环回归,有没有人有解决方案?已经很感激了。万事如意
发布于 2020-05-09 23:31:48
我们可以使用outer方法将任意函数应用于元素、两个对象(列表/向量)的所有组合。
我们需要一个5的递增序列的row.list,
row.list <- lapply(1:(nrow(dat)-4), function(x) x:(x+4))
# [[1]]
# [1] 1 2 3 4 5
#
# [[2]]
# [1] 2 3 4 5 6
#
# [[3]]
# [1] 3 4 5 6 7
#
# [[4]]
# [1] 4 5 6 7 8和我们的解释变量的向量ev。
ev <- c("X1", "X2", "X3")我们还需要使用reformulate从字符串创建公式的regFUN,
regFUN <- Vectorize(function(x, i) lm(reformulate(x, "Y"), dat[i, -1])$coe[2])最后,我们使用outer将其应用于两个对象的元素的所有组合。
res <- t(outer(ev, row.list, regFUN))结果
`colnames<-`(res, ev)
# X1 X2 X3
# [1,] 1.428571e-01 -0.05882353 0.2500000
# [2,] 3.333333e-01 -0.12500000 0.3461538
# [3,] 1.648597e-15 -0.37500000 0.1764706
# [4,] 0.000000e+00 0.37500000 0.2872340数据:
dat <- read.table(text="Row Y X1 X2 X3
1 1 2 3 NA
2 1 3 5 NA
3 1 4 6 NA
4 2 4 6 4
5 3 3 4 8
6 4 4 6 7
7 3 5 5 3
8 5 4 6 7", header=TRUE)发布于 2020-05-10 03:18:03
我已经找到了解决这个问题的办法。问题是,一旦我开始计算最终列(X3s)回归,就会显示一条错误消息。
提供正确解决方案的代码如下:
for (j in 1:3) {
for (i in 1:(Rows-4)) {
try(Model<- lm(data[i:(4+i),1] ~ data[i:(4+i), j+1]), silent=T)
betas[i,j] <- coefficients(Model)[2]
}
}包含try允许我继续运行循环,并获得最后一列中的最终值。感谢大家的帮助。
https://stackoverflow.com/questions/61698834
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