r - R中的分组ACF

Question

我想计算按分组变量分组的时间序列的acf。具体来说，我有一个数据框，包含一个单一的时间序列(变量a)和一个分组变量(例如，工作日，变量b)。这是一个例子:

data <- data.frame(a=rnorm(1:150), b=rep(rep(1:3, each=5), 10))

现在，我想为分组变量的不同值计算acf。例如，对于滞后2和组1，我想获得仅在b = 1的时间点t上计算的t和t-2之间的相关性(t-2的b值无关紧要)。我知道函数acf可以轻松计算acf，但是我找不到包含分组变量的方法。

我可以手动计算所需的相关性，但是由于我拥有大量数据集以及分组变量的大量滞后和值，我希望有一种更优雅，更快捷的方法。这是上述示例的手动计算(滞后2，b = 1):

sel <- which(data$b==1)
cor(data$a[sel[sel > 2]], data$a[sel[sel>2] - 2])

Answer 1

我有兴趣的人现在选择手动计算:

getacfgroup <- function(ts, lag, groupvar, group) {
  sel <- which(groupvar == group)
  cor(ts[sel[sel > lag]], ts[sel[sel>lag] - lag])
}

然后，我通过以下方式使用函数来计算滞后2和b = 1的期望值:

getacfgroup(data$a, 2, data$b, 1)

为了获得所有延迟的值，我只是将所有内容包装在一个sapply调用中，将所有延迟和组包装在另一个lapply调用中。

编辑:如果有人有一个更优雅的解决方案，我仍然会感兴趣。