如何在R中输入年销售数据的增长率和滚动窗口标准差？
在R中输入年销售数据的增长率和滚动窗口标准差，可以通过以下步骤实现：
- 首先，将年销售数据存储在一个向量或数据框中，假设为sales_data。
- 计算年销售数据的增长率，可以使用diff()函数来计算相邻元素之间的差异。例如，可以使用以下代码计算增长率：
- 计算年销售数据的增长率，可以使用diff()函数来计算相邻元素之间的差异。例如，可以使用以下代码计算增长率：
- 这里使用diff()函数计算相邻元素之间的差异，然后除以lag()函数获取前一个元素的值，以计算增长率。默认情况下，lag()函数使用第一个元素的值作为默认值。
- 接下来，计算滚动窗口标准差，可以使用rollapply()函数来实现。rollapply()函数可以在滚动窗口中应用指定的函数，并返回结果。例如，可以使用以下代码计算滚动窗口标准差：
- 接下来，计算滚动窗口标准差，可以使用rollapply()函数来实现。rollapply()函数可以在滚动窗口中应用指定的函数，并返回结果。例如，可以使用以下代码计算滚动窗口标准差：
- 这里使用rollapply()函数将sd()函数应用于滚动窗口中的数据，其中window_size指定滚动窗口的大小，sd()函数用于计算标准差。fill参数用于指定在窗口大小不足时如何填充结果，默认为NA。
以上是在R中输入年销售数据的增长率和滚动窗口标准差的步骤。这些步骤可以帮助您进行数据分析和预测，以了解销售数据的趋势和波动性。对于更复杂的数据分析和可视化需求，您可以使用其他R包和函数来进一步处理和展示数据。
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> head(data.srs)
LOGFISH
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2 1.0853433
3 0.8049845
4 0.8912097
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nrow(df)
sd1=c()
for (i in 1:200){
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dfx <- do.call(rbind, Map(data.frame, A=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), B=c(0,0,2,2,0,0,1,0,0,0)))
dfx
A B
1 1 0
2 2 0
3 3 2
4 4 2
5 5 0
6 6 0
7 7 1
8 8 0
9 9 0
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点开磁盘管理后没有磁盘1只有磁盘0？
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或者，是否有一种方法可以暂时删除NA值，然后在计算完成时将它们插入回？
更新
见。
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在R中将lapply函数和lm函数结合使用
r、extract、lapply、rollapply
我有如下所示的df：
t r
1 0 100.00000
2 1 135.86780
3 2 149.97868
4 3 133.77316
5 4 97.08129
6 5 62.15988
7 6 50.19177
等等..。
我想使用lm(r~t)应用滚动回归。
但是，我想估计每个迭代的一个模型，其中迭代发生在一个固定的时间窗口t+k上。从本质上说，第一个模型应该用t=0,t=1,...t=5、if k = 5来估计，第二个模型应该用t=1, t=2,...,t=6来估计，等等。
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云服务器、腾讯云、部署、产品、域名
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library(quantmod)
stocks=new.env()
startDate=as.Date("2008-07-31")
endDate=as.Date("2019-06-30")
tickers=c("ADS.DE","DAI.DE","BMW.DE")
getSymbols(tickers,src="y
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DT[, volatility:=( roll_sd(DT$Midquotes, 20, fill=0, align = "right") )
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如何在Excel或R中不使用for循环进行滚动和
r、excel、sum
我有一列1000个随机数，我想计算一个窗口长度为10的滚动和，在Excel或R中，对于前10个观察，滚动和仍然应该用部分窗口长度来计算。不过，我没有在Excel或R中找到滚动和功能。
我目前在R中的尝试是使用循环。然而，循环工作正常，效率很低。请看下面我的尝试。
vector = as.vector(matrix(1,1000,nrow = 1))
for (i in 1:1000) {
if (i<11) {
rolling.sum[i]=sum(vector[1:i])
} else {
rolling.sum[i] = sum(vector[(i-10):
浏览 4提问于2015-08-10得票数 0
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如何使用正态分布来计算一个玩家在一场比赛中得分高于另一个玩家的概率？
r、probability
请帮我在R中设置这个问题：
预计Alex的平均得分为2分，正态分布的SD为2分。Bob的平均得分为1分，标准差为3分，呈正态分布。
亚历克斯得分比鲍勃高的概率是多少？
浏览 25提问于2021-10-21得票数 3
2回答
在R-编码-如何做滚动窗口没有对环？循环太慢了
r、for-loop、apply
我知道for-循环在R中速度很慢，而apply()函数的套件被设计用来代替(在许多情况下)。
然而，我不知道如何在我的情况下使用这些功能，建议将不胜感激。
我有一个值的列表/向量(比方说length=10,000)，在每个点，从第21个值开始，我需要取后面20个值的标准差。所以在21岁的时候，我吃第一到第二十一的SD。在第22位，我取SD(2:22)等等。
你看，我有一个滚动窗口，需要取前20个指数的SD()。有没有任何方法可以更快地完成这一任务，而不需要执行循环？
浏览 9提问于2022-03-22得票数 0
3回答
IMSDK到底是用TLS登录还是用TIMManager来登录？
官方文档、即时通信 IM
我设的独立模式，用TLS注册了账号和密码，然后用TLSLoginHelper登录了，创建ChatRoom时报未登录。
查看IM文档，示例上面是用是TIMManager来登录的，到底该用哪一个啊？
TLS和TIMManager是完全独立的吗？还是所有账号管理都是由TLS来完成，TIMManager只是做了一个调用封装？
求正确姿势～
标题：登录（Android SDK） - 云通信 - 文档首页 - 腾讯云文档平台 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/269/9233
浏览 494提问于2018-03-21
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如何提高双辊窗作业效率？
r、performance、optimization、zoo、rollapply
有没有人有一个想法或建议，如何提高以下例子的效率，使用“一种”双滚动窗口吞噬所有的内存代码？
首先，我通过一个简单的例子来定义这个问题，文章的底部有一个完整的MWE (实现)。
首先，考虑以下“随机”测试向量(通常长度>25000)：
A <- c(1.23,5.44,6.3,8.45,NaN,3.663,2.63,1.32,6.623,234.6,252.36)
A被分割成一种“类型”的火车和测试集，两者都有滚动窗口。在此MWE中，考虑了一组长度为4和测试集长度为2的开始(通常长度>200)。因此，最初，以下值是训练和测试集的一部分：
train_1 <- A[1:
浏览 2提问于2017-06-11得票数 1
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