die Roll Regression in R Rolle mit anwenden

Question

Meine importierten Daten enthalten 7 Variablen: Y und X1, X2, X3, X4, X5, X6. Ich habe versucht, die rollapply Funktion in zoo anzuwenden, um eine rollende Regression innerhalb einer In-Probe mit einem Fenster von 262 Obs zu führen. (Arbeitstage in einem Jahr).

  date    Y   X1   X2 
1  10/1/07 -0.0080321720 4.690734e-03 3.333770e-03 
2  10/2/07 0.0000000000 -2.818413e-03 5.418223e-03 
3  10/3/07 0.0023158650 -4.178744e-03 -3.821100e-04 
4  10/4/07 -0.0057491710 -5.071030e-03 -8.321550e-04 
5  10/5/07 0.0073570500 3.065045e-03 5.179574e-03 
6  10/8/07 0.0127708010 -7.278513e-03 1.145395e-03 
7  10/9/07 0.0032661980 9.692267e-03 6.514035e-03 
8 10/10/07 0.0013824430 1.161780e-04 2.676416e-03 
9 10/11/07 0.0026607550 1.113179e-02 8.825719e-03 
10 10/12/07 -0.0046362600 -2.453561e-03 -6.584070e-03 
11 10/15/07 -0.0023757680 -7.829081e-03 -3.070540e-03 
12 10/16/07 -0.0128673660 -4.619378e-03 -8.972126e-03 
13 10/17/07 0.0016049760 1.276695e-03 5.349316e-03 
14 10/18/07 -0.0044198970 -9.018499e-03 -1.215895e-02 
15 10/19/07 -0.0011080330 -5.328661e-03 -7.131916e-03 
16 10/22/07 -0.0024217970 -2.019539e-02 -2.021072e-02 
17 10/23/07 0.0031270520 1.668604e-02 2.236130e-02 
18 10/24/07 -0.0040367400 -1.061433e-02 -5.735703e-03 
19 10/25/07 0.0001011170 1.346312e-02 1.036109e-02 
20 10/26/07 0.0003032910 3.766526e-03 2.903628e-03 
21 10/29/07 0.0004042450 1.416406e-02 2.527754e-03 
22 10/30/07 -0.0012132240 -1.387166e-03 -8.202236e-03 
23 10/31/07 0.0057497510 9.593904e-03 1.433401e-02 
24 11/1/07 -0.0032238590 -1.648975e-02 -1.029199e-02 
25 11/2/07 -0.0031330560 -7.737784e-03 -7.559498e-03 
26 11/5/07 -0.0001-7.877763e-03 -8.500554e-03 
27 11/6/07 -0.0004050220 7.407770e-03 2.536320e-03 
28 11/7/07 -0.0031444970 -5.904219e-03 -8.026064e-03 
29 11/8/07 -0.0045822590 -3.712574e-03 -6.395584e-03 
30 11/9/07 0.0016316540 -1.432552e-02 -1.741458e-02 
31 11/12/07 -0.0019378860 -3.926583e-03 -4.543370e-03 
32 11/13/07 0.0011223920 -1.952799e-03 -2.622112e-03 
33 11/14/07 0.0008154940 8.687550e-06 1.085682e-03 
34 11/15/07 0.0015272620 -1.549745e-02 -1.556172e-02 
35 11/16/07 -0.0001017450 -5.578556e-03 -1.432244e-02 
36 11/19/07 0.0014234880 -2.206707e-02 -3.537936e-02 
37 11/20/07 -0.0010165700 1.643937e-02 5.140822e-03 
38 11/21/07 -0.0008140010 -1.715961e-02 -2.756704e-02 
39 11/22/07 -0.0008146640 -2.108098e-03 7.455698e-03 
40 11/23/07 0.0008146640 1.266776e-02 1.615338e-02 
41 11/26/07 0.0008140010 5.539814e-03 2.854080e-03 
42 11/27/07 0.0006100660 -8.561106e-03 -9.720505e-03 
43 11/28/07 -0.0015258640 3.392103e-02 2.132374e-02 
44 11/29/07 -0.0006109980 6.109848e-03 1.045556e-02 
45 11/30/07 0.0004073730 9.214342e-03 1.133690e-02 
46 12/3/07 -0.0002036660 -7.006415e-03 -6.079820e-04 
47 12/4/07 0.0002036660 -1.187605e-02 -2.554853e-02 
48 12/5/07 0.0007125040 1.362121e-02 9.525618e-03 
49 12/6/07 -0.0034655010 7.917348e-03 5.252105e-03 
50 12/7/07 0.0018361730 -1.026832e-02 1.216898e-02 
51 12/10/07 0.0013240310 3.347302e-03 1.143687e-02 
52 12/11/07 0.0005087760 -3.433720e-03 2.373558e-03 
53 12/12/07 0.0024385300 5.507930e-04 3.191504e-03 
54 12/13/07 -0.0115336820 -1.793698e-02 -2.149447e-02 
55 12/14/07 -0.0010271160 -2.307745e-03 -1.038483e-03 
56 12/17/07 -0.0033969870 -1.822079e-02 -2.920662e-02 
57 12/18/07 0.0000000000 -1.873297e-03 -7.061215e-03 
58 12/19/07 -0.0004125410 -3.372400e-06 -7.879850e-03 
59 12/20/07 0.0008249120 -6.227957e-03 -1.752460e-04 
60 12/21/07 -0.0020635580 1.734991e-02 1.348190e-02 
61 12/24/07 0.0003098050 0.000000e+00 0.000000e+00 
62 12/25/07 0.0000000000 0.000000e+00 0.000000e+00 
63 12/26/07 0.0001032470 0.000000e+00 0.000000e+00 
64 12/27/07 0.0006192590 5.006783e-03 5.274480e-03 
65 12/28/07 -0.0005160230 6.428153e-03 8.557260e-03 
66 12/31/07 0.0000000000 0.000000e+00 0.000000e+00 
67  1/1/08 0.0002064410 0.000000e+00 0.000000e+00 
68  1/2/08 -0.0009293200 -6.023384e-03 -3.104400e-03 
69  1/3/08 0.0027853730 -2.302511e-03 -2.759650e-03 
70  1/4/08 0.0018526150 -2.149450e-02 -2.645257e-02 
71  1/7/08 -0.0005142710 -4.445206e-03 -2.117698e- 

1596   <NA>   <NA>   <NA>    

die letzte Zeile aus irgendeinem Grunde jedoch nicht die Werte zeigen, auch dort in der ursprünglichen Excel-Datei ist (X3, X4, X5, X6 fehlen, da die Spalten übereinander gestapelt sind, ., ich habe die Partie von oben für das Beispiel kopiert

Mein Code ist:

rollapply(ts, 262, lm(Y~X1+X2+X3+X4+X5+X6+0, 
          subset=1:floor(length(x)/2)), align="right") 

die Fehlermeldung ich erhalte, ist:

**Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'Y' not found** 

Ich frage mich wirklich, warum es die Variable Y nicht finden kann, da sie im Zeitreihendatensatz mit der entsprechenden Überschrift angezeigt wird.

Answer 1

Es ist nicht wirklich klar, was Ihre Daten tatsächlich sind (verwenden Sie dput(example_data), um reproduzierbare Beispiele zu geben).

Aber die lm Anruf in Ihrem Beispiel einfach die gleiche Regression immer und immer wieder tun (Ihr x ändert sich nicht) und wie josilber weist darauf hin, wird angenommen, eine Funktion zu sein. Hier ist ein Beispiel, in dem alle Daten in der data.frame ist allRegData und hat mindestens zwei Spalten, eine mit dem Namen y und einem anderen Namen x:

require(zoo) 
rollapply(zoo(allRegData), 
      width=262, 
      FUN = function(Z) 
      { 
      t = lm(formula=y~x, data = as.data.frame(Z), na.rm=T); 
      return(t$coef) 
      }, 
      by.column=FALSE, align="right")