R中的統計矩

Question

我有一個變量R的數據集，重復10,000次，每次重復采樣200次，因此得到10,000 x 200矩陣，我想計算變量的統計矩，最大為任意數。 因此，最后我想要一個包含矩值的數值矢量。

我可以使用colMean和colVar來獲得數據集的方差和均值，但它們僅適用於此。

我也知道R中的moments包，但是使用all.moments命令返回每個時間過程的矩，或者將每一列或每一行視為一個單獨的變量，而不是我想要的。

有人知道高階矩的等於colMean和colVar嗎？ 如果可能的話，還可以用於交叉時刻？

非常感謝！

Answer 1

我從一個晦澀的R包e1071偷走了這段代碼：

theskew<- function (x) {
x<-as.vector(x)
 sum((x-mean(x))^3)/(length(x)*sd(x)^3)
 }
thekurt <- function (x) {
x<-as.vector(x)
  sum((x-mean(x))^4)/(length(x)*var(x)^2) - 3
  }

您可以一次輸入一欄，將其折疊到代碼中

Answer 2

好的，昨天這樣做是為了后代，這是一個循環，可以完成我所要求的。

假設您的數據是您正在測量的變量的時間過程，並且您想要該變量的時刻：

rm(list=ls())

yourdata<-read.table("whereveryourdatais/and/variableyouwant")

yourdata<-t(yourdata) #only do this at your own discretion


mu<-colMeans(yourdata,1:ncol(yourdata))

NumMoments <- 5
rawmoments <- matrix(NA, nrow=NumMoments, ncol=ncol(yourdata))

for(i in 1:NumMoments) {
  rawmoments[i, ] <- colMeans(yourdata^i)
}
plot(rawmoments[1,])

holder<-matrix(NA,nrow=nrow(yourdata),ncol=ncol(yourdata))
middles<-matrix(NA,nrow=1,ncol=ncol(yourdata))

for(j in 1:nrow(yourdata)){
  for(o in 1:ncol(rawmoments)){
    middles[o]<-yourdata[j,o]-rawmoments[1,o]
  }
  holder[j,] <- middles 
}
centmoments<-matrix(NA,nrow=NumMoments,ncol=ncol(yourdata))


for(i in 1:NumMoments){
  centmoments[i,]<-colMeans(holder^i)
}

然后， centmoments具有中心矩， rawmoments具有原始時刻，您可以通過更改NumMoments的值來指定要花費的時刻。 請注意，“ centmoments”中的第一行大約為0。

Answer 3

這是您要找的東西嗎？

X <- matrix(1:12, 3, 4) # your data

NumMoments <- 5
moments <- matrix(NA, nrow=NumMoments, ncol=ncol(X))

for(i in 1:NumMoments) {
  moments[i, ] <- colMeans(X^i)
}

編輯：好的，顯然您想要“關鍵時刻”

X <- matrix(1:12, 3, 4)

NumMoments <- 5
moments <- matrix(NA, nrow=NumMoments, ncol=ncol(X))

Y <- X

for(i in 1:ncol(X)) {
  Y[, i] <- Y[, i] - moments[1, i]
}

for(i in 2:NumMoments) {
  moments[i, ] <- colMeans(Y^i)
}