R中的滚动加权平均值（多个观察值）

Question

是否有任何快速函数能够计算加权的滚动平均值？这是必要的，因为我对每个数据点（以秒为单位）进行了多次观察（并不总是相同的数量），并且我平均了。当我取滚动平均值时，我想重新加权以获得无偏的滚动平均值。

到目前为止，我想出了这个解决方案（在这个例子中，窗口为 3 秒）。

sam <- data.table(val_mean=c(1:15),N=c(11:25))

sam[,weighted:=val_mean*N]

sam[,rollnumerator:=rollapply(weighted,3,sum,fill=NA,align="left")]

sam[,rolldenominator:=rollapply(N,3,sum,fill=NA,align="left")]

sam[,rollnumerator/rolldenominator]

我找不到任何已解决此问题的问题。

这与数据的不等间距无关：我可以通过使用 NA 扩展我的 data.table 以包含每秒（上面的示例是等间距的）来解决这个问题。另外，我不想包含 RcppRoll 的 roll_mean 意义上的权重：在那里，所有时间窗口的权重都是固定的（“长度为 n 的向量，为 窗口内的每个元素提供权重 .")，而在我的情况下，权重会根据当前处理的值而变化。第三，我不想要自适应窗口大小，它应该保持固定（比如 3 秒）。

Answer 1

1) 使用by.column = FALSE：

library(data.table)
library(zoo)

wmean <- function(x) weighted.mean(x[, 1], x[, 2])
sam[, rollapplyr(.SD, 3, wmean, by.column = FALSE, fill = NA, align = "left")]

2) 另一种方法是将值和权重编码为复向量：

wmean_cmplx <- function(x) weighted.mean(Re(x), Im(x))
sam[, rollapply(complex(real = val_mean, imag = N), 3, wmean_cmplx, 
  fill = NA, align = "left")]