R滚动加权平均值(多个观测值)

Question

是否有任何快速功能能够计算加权的滚动平均值？这是必要的，因为我每个数据点有多个观察结果（并非总是相同的数字）（几秒钟更改），而且我平均如此。当我以滚动平均水平时，我想重新重量以获得无偏的滚动平均值。

到目前为止，我想到了这个解决方案（在此示例中，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]

我找不到已经解决此问题的任何问题。

这与数据的间距不相等，我可以通过扩展数据来解决这个问题。另外，我不想以rcpproll的roll_mean的意义包括权重：在那里，重量是所有时间窗口固定的（"长度为n的矢量，为提供了中的每个元素的权重>。"），而在我的情况下，权重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（例如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杂的向量：

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")]