计算加权平均值和标准差答案

【问题标题】：Calculating weighted mean and standard deviation计算加权平均值和标准差
【发布时间】：2012-04-20 10:05:58
【问题描述】：

我有一个时间序列x_0 ... x_t。我想计算数据的指数加权方差。那就是：

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}

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

目标基本上是对时间较早的观察结果进行加权。这实现起来非常简单，但我想尽可能多地使用内置功能。有谁知道这在 R 中对应什么？

谢谢

【问题讨论】：

我猜这是一个不完整的规范，您真正想要交付的内容需要更好地规范 w_i 的构造方式以及求和限制的更多细节。

标签： r statistics mean weighted

【解决方案1】：

R 提供加权平均值。事实上， ?weighted.mean 显示了这个例子：

 ## 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)

还有一步：

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

【讨论】：

事实证明，Hmisc 就是这样做的。
只是一个提示......如果你像我一样脑袋很厚，15 是个人重量的总和。在这种情况下，权重会被归一化。一开始我没听懂。
您忘记将 v 除以 n 或 n-1
@skan 上面的公式表示集合的总体方差。请注意，sum(wt) == 1 在表达式中乘以 wt 就是除法。
看来这个答案目前效果最好。我认为更一致的是v <- weighted.mean( (x-xm)^2, wt )，因为当权重未标准化时，这也有效。

【解决方案2】：

Hmisc 包包含您需要的功能。

因此：

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)

不幸的是，Hmisc 包的作者没有包含明确的wtd.sd 函数。您必须对 wtd.var 求平方根。

查尔斯·康盖

【讨论】：

wtd.mean 有效，但您的示例中的 wtd.var 给出了“INF”。这是为什么呢？
@Torvon 这现在在 Hmisc 的开发版本中得到修复。 github.com/harrelfe/Hmisc/issues/69
sum(wt) 不必为 1。

【解决方案3】：

在使用wtd.var() 函数时，我也收到来自Hmisc 的错误。幸运的是，SDMTools 具有类似的功能，甚至可以直接为您计算 SD，而无需取 sqrt 方差。

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)

【讨论】：

SDMTools 不再维护。

【解决方案4】：

包Hmisc 具有功能wt.var()，正如其他人所指出的那样。

请注意，您需要了解您需要频率还是可靠性权重。在您的情况下，我相信您对可靠性权重感兴趣，因此需要明确设置normwt=TRUE。在这种情况下，您可以以任何格式给出您的权重（总和为 1，总和为 N，等等）。如果要使用频率权重，则需要注意如何指定权重。

library(Hmisc)

n <- 3
x <- seq_len(n)
w <- c(0.1, 0.2, 0.6)
w2 <- w / min(w)
w3 <- w / sum(w)

## reliability weights?
wtd.var(x = x, weights = w, normwt=TRUE)
#> [1] 0.95
wtd.var(x = x, weights = w2, normwt=TRUE)
#> [1] 0.95
wtd.var(x = x, weights = w3, normwt=TRUE)
#> [1] 0.95

## frequency weights?
wtd.var(x = x, weights = w)
#> Warning in wtd.var(x = x, weights = w): only one effective observation; variance
#> estimate undefined
#> [1] -4.222222
wtd.var(x = x, weights = w2)
#> [1] 0.5277778
wtd.var(x = x, weights = w3)
#> Warning in wtd.var(x = x, weights = w3): only one effective observation;
#> variance estimate undefined
#> [1] Inf

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020 年 8 月 26 日创建}

【讨论】：

频率/可靠性权重之间的差异没有得到足够的重视。 +1

【解决方案5】：

Hmisc 包提供了这个功能：

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

【讨论】：