Berechnung von gewichtetem Mittelwert und Standardabweichung

Ich habe eine Zeitreihe x_0 ... x_t. Ich möchte die Berechnung des exponentiell gewichteten Varianz der Daten. Das heißt:

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

Ziel ist im Grunde, Gewicht zu Beobachtungen, die weiter zurück in der Zeit weniger. Dies ist sehr einfach zu implementieren, aber ich möchte so viel gebaut in funcitonality wie möglich. Weiß jemand, was dieser entspricht, in der R?

Dank

Kommentar zu dem Problem
Ich vermute, dass dies ist eine unvollständige Spezifikation, und dass das, was Sie wirklich wollen, geliefert, die eine bessere Spezifikation wie w_i aufgebaut ist und Ausführlicher auf die Grenzen der summation. Kommentarautor: 42-

InformationsquelleAutor der Frage Alex | 2012-04-06

  1. 26

    R bietet gewichteter Mittelwert. In der Tat, ?gewichtet wird.meine zeigt dieses Beispiel:

     ## 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)

    Einen Schritt mehr:

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

    InformationsquelleAutor der Antwort Matthew Lundberg

  2. 20

    Dem Hmisc Paket enthält die Funktionen, die Sie benötigen.

    Also:

    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)

    Leider hat der Autor von dem Hmisc Paket nicht enthalten einen expliziten wtd.sd Funktion. Sie müssen Quadratwurzel wtd.var.

    Charles Kangai

    InformationsquelleAutor der Antwort user3770859

  3. 2

    Ich auch bekommen Fehler von Hmisc bei der Verwendung der wtd.var() Funktion. Glücklicherweise SDMTools hat vergleichbare Funktionen, und sogar berechnet, SD-direkt für Sie, ohne zu nehmen Wurzel der Varianz.

    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)

    InformationsquelleAutor der Antwort Michael Ohlrogge

  4. 0

    Hmisc Paket bietet diese Funktionen:

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

    InformationsquelleAutor der Antwort Alex

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