将 xts 对象与矢量化 xts 对象相乘时的结果不同答案

【问题标题】：Different result when multiplying xts objects vs. vector'ed xts objects将 xts 对象与矢量化 xts 对象相乘时的结果不同
【发布时间】：2016-12-13 05:40:38
【问题描述】：

我有以下原始代码

prices <- c(11.44, 12.64, 13.12, 11.98, 19.34)
dates <- seq(as.Date("2011-07-01"), by=1, len=length(prices))
ts.prices <- xts(prices, order.by =dates)

covariance <- function(x, convert.to.vec=FALSE) {
  if (convert.to.vec == TRUE)
    x <- as.vector(x)

  xbar <- mean(x)
  N <- length(x)
  i <- 1
  covariance <- sum((x[1:(N-i)]-xbar)*(x[(1+i):N]-xbar))

  return(covariance)
}

无论convert.to.vec是TRUE还是FALSE，covariance函数的输出都会不同：

> covariance(ts.prices, TRUE)
[1] -5.679376
> covariance(ts.prices, FALSE)
[1] 4.445328

在添加了一些变量和prints 以使调试代码更容易之后：

covariance <- function(x, convert.to.vec=FALSE) {
  if (convert.to.vec == TRUE)
    x <- as.vector(x)
  xbar <- mean(x)
  N <- length(x)
  i <- 1

  term.1 <- x[1:(N-i)]-xbar
  term.2 <- x[(1+i):N]-xbar
  term.3 <- term.1*term.2
  covariance <- sum(term.3)
  print(term.1)
  print(term.2)
  print(term.3)
  print(covariance)
  #covariance <- sum((x[1:(N-i)]-xbar)*(x[(1+i):N]-xbar))
  #return(covariance)
 }

我们可以看到term.3的值是不同的：

> covariance(ts.prices, TRUE)
[1] -2.264 -1.064 -0.584 -1.724
[1] -1.064 -0.584 -1.724  5.636
[1]  2.408896  0.621376  1.006816 -9.716464
[1] -5.679376
> covariance(ts.prices, FALSE)
             [,1]
2011-07-01 -2.264
2011-07-02 -1.064
2011-07-03 -0.584
2011-07-04 -1.724
             [,1]
2011-07-02 -1.064
2011-07-03 -0.584
2011-07-04 -1.724
2011-07-05  5.636
                 e1
2011-07-02 1.132096
2011-07-03 0.341056
2011-07-04 2.972176
[1] 4.445328

当convert.to.vec 为TRUE 时，term.3 包含4 个浮点数，而当convert.to.vec 为FALSE 时它包含3 个浮点数。所以我假设不同的值是由两个 xts 对象与两个向量化的 xts 对象相乘引起的。为什么会这样？

直流

【问题讨论】：

我相信Joshua's answer here 是相关的。 Ops.xts 似乎使用 merge.xts 在任何算术运算发生之前解释重叠的“索引”。
@alexis_laz 感谢您的链接。您可以将其发布为答案以便我接受吗？
我不完全了解xts 文档，因此不确定如何撰写正式答案。如果链接的 QA 足够，我猜，它可以被标记为重复

标签： r time-series xts

【解决方案1】：

根据@alexis_laz 的评论，当在两个xts 对象上使用+ 或* 等Ops.xts 函数时，如果它们的索引不相同，则两个对象首先相互合并，因为我们可以在xts`s sourcecode看到：

if( NROW(e1)==NROW(e2) && identical(.index(e1),.index(e2)) ) {
  .Class <- "matrix"
  NextMethod(.Generic)
} else {
  tmp.e1 <- merge.xts(e1, e2, all=FALSE, retclass=FALSE, retside=c(TRUE,FALSE))
  e2 <- merge.xts(e2, e1, all=FALSE, retclass=FALSE, retside=c(TRUE,FALSE))
  e1 <- tmp.e1
  .Class <- "matrix"
  NextMethod(.Generic)
}

在我的示例中，term.1 和 term.2 没有相同的索引，因此两个对象被合并，Ops 函数 * 返回一个仅包含重叠日期的对象。一种解决方案是在原始 x 对象上调用 coredata。

【讨论】：