studio - q es una media ponderada

Cálculo de la media ponderada y la desviación estándar.

Question

Tengo una serie de tiempo x_0 ... x_t . Me gustaría calcular la varianza ponderada exponencialmente de los datos. Es decir:

V = SUM{w_i*(x_i - x_bar)^2, i=1 to T} where SUM{w_i} = 1 and x_bar=SUM{w_i*x_i}

ref: http://en.wikipedia.org/wiki/Weighted_mean#Weighted_sample_variance

El objetivo es, básicamente, ponderar las observaciones que están más atrás en el tiempo, menos. Es muy sencillo de implementar, pero me gustaría usar la mayor funcionalidad posible. ¿Alguien sabe a qué corresponde esto en R?

Gracias

Answer 1

El paquete Hmisc contiene las funciones que necesita.

Así:

x <- c(3.7,3.3,3.5,2.8)

wt <- c(5,  5,  4,  1)/15

xm <- wtd.mean(x, wt)

var <- wtd.var(x, wt)

sd <- sqrt(var)

Desafortunadamente, el autor del paquete Hmisc no incluyó una función wtd.sd explícita. Usted tiene que la raíz cuadrada wtd.var.

Charles Kangai

Answer 2

El paquete Hmisc proporciona esta funcionalidad:

http://rgm2.lab.nig.ac.jp/RGM2/func.php?rd_id=Hmisc:wtd.stats

Answer 3

R proporciona media ponderada. De hecho,? Weighted.mean muestra este ejemplo:

 ## GPA from Siegel 1994
 wt <- c(5,  5,  4,  1)/15
 x <- c(3.7,3.3,3.5,2.8)
 xm <- weighted.mean(x, wt)

Un paso más:

v <- sum(wt * (x - xm)^2)

Answer 4

Yo también obtengo errores de Hmisc cuando uso la función wtd.var() . Afortunadamente, SDMTools tiene una funcionalidad comparable, e incluso calcula SD directamente para usted, sin necesidad de tomar el sqrt de la variación.

library(SDMTools)

x <- c(3.7,3.3,3.5,2.8)
wt <- c(5,  5,  4,  1)/15  ## Note: no actual need to normalize weights to sum to 1, this will be done automatically.

wt.mean(x, wt)
wt.sd(x,wt)

wt.var(x, wt)