Biến trễ là loại biến chứa giá trị trước của biến mà ta muốn tạo biến trễ và bỏ qua giá trị đầu tiên. Dữ liệu có thể được tách biệt dựa trên các nhóm khác nhau trong ngôn ngữ lập trình R và sau đó các danh mục này có thể được xử lý khác nhau. Show Phương pháp 1. Sử dụng gói dplyrGói “dplyr” trong ngôn ngữ R được sử dụng để thực hiện các thao tác và cải tiến dữ liệu và có thể được tải vào không gian làm việc Phương thức group_by() trong R có thể được sử dụng để phân loại dữ liệu thành các nhóm dựa trên một cột hoặc một nhóm nhiều cột. Tất cả các kết hợp duy nhất hợp lý của các cột đầu vào được xếp chồng lên nhau thành một nhóm duy nhất cú pháp
Tiếp theo là ứng dụng của phương thức mutate() trên khung dữ liệu được sử dụng để mô phỏng việc tạo, xóa và sửa đổi các cột khung dữ liệu. mutate() thêm các biến mới cũng như giữ nguyên các biến hiện có. Phương thức mutate lấy đối số là phương thức lag() để thực hiện các phép biến đổi trên dữ liệu. Phương thức lag() được sử dụng để tạo ra các giá trị trễ cho biến đã chỉ định
Ví dụ đầu tiên về sự xuất hiện của biến trong thuộc tính của cột đầu vào lag() được thay thế bằng NA. Tất cả các phiên bản kế tiếp như được thay thế bằng giá trị trước đó được gán cho cùng một nhóm. Kết quả của các phương thức này ở dạng tibble có cấu trúc giống như bảng và thông tin chính xác về số lượng nhóm và lớp cột được trả về. ví dụ 1 R_______41____42____43 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b4
[1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b5 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b6 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b7 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b0 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b1 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b2 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b3 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b4 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b5 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b6 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b7 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b8 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b5 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b4
[1] "Original DataFrame" col1 col2 1 1 a 2 1 b 3 1 c 4 2 a 5 2 b 6 2 c 7 3 a 8 3 b 9 3 c [1] "Modified Data" col1 col2 lag_value 1 1 a <NA> 2 1 b a 3 1 c b 4 2 a <NA> 5 2 b a 6 2 c b 7 3 a <NA> 8 3 b a 9 3 c b1 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b2____93 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b4 [1] "Original DataFrame" col1 col2 1 1 a 2 1 b 3 1 c 4 2 a 5 2 b 6 2 c 7 3 a 8 3 b 9 3 c [1] "Modified Data" col1 col2 lag_value 1 1 a <NA> 2 1 b a 3 1 c b 4 2 a <NA> 5 2 b a 6 2 c b 7 3 a <NA> 8 3 b a 9 3 c b1 [1] "Original DataFrame" col1 col2 1 1 a 2 1 b 3 1 c 4 2 a 5 2 b 6 2 c 7 3 a 8 3 b 9 3 c [1] "Modified Data" col1 col2 lag_value 1 1 a <NA> 2 1 b a 3 1 c b 4 2 a <NA> 5 2 b a 6 2 c b 7 3 a <NA> 8 3 b a 9 3 c b6
[1] "Original DataFrame" col1 col2 1 1 a 2 1 b 3 1 c 4 2 a 5 2 b 6 2 c 7 3 a 8 3 b 9 3 c [1] "Modified Data" col1 col2 lag_value 1 1 a <NA> 2 1 b a 3 1 c b 4 2 a <NA> 5 2 b a 6 2 c b 7 3 a <NA> 8 3 b a 9 3 c b7 _______98____99____410 [1] "Original DataFrame" col1 col2 1 1 a 2 1 b 3 1 c 4 2 a 5 2 b 6 2 c 7 3 a 8 3 b 9 3 c [1] "Modified Data" col1 col2 lag_value 1 1 a <NA> 2 1 b a 3 1 c b 4 2 a <NA> 5 2 b a 6 2 c b 7 3 a <NA> 8 3 b a 9 3 c b8 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b12____413 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b14 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b15 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b16 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b17 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b18
_______91____42____421 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b4 _______91____424 đầu ra [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b9 Việc nhóm có thể được thực hiện dựa trên nhiều cột, trong đó các nhóm được tạo phụ thuộc vào các tập hợp duy nhất có thể khác nhau có thể được tạo từ tất cả các kết hợp của các cột có liên quan. ví dụ 2 R_______41____42____427 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b4
[1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b5 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b6 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b7 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b0 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b1 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b2 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b3 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b4 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b5 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b6 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b7 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b40 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b5 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b42____03 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b44
[1] "Original DataFrame" col1 col2 1 1 a 2 1 b 3 1 c 4 2 a 5 2 b 6 2 c 7 3 a 8 3 b 9 3 c [1] "Modified Data" col1 col2 lag_value 1 1 a <NA> 2 1 b a 3 1 c b 4 2 a <NA> 5 2 b a 6 2 c b 7 3 a <NA> 8 3 b a 9 3 c b1 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b2____93 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b4 [1] "Original DataFrame" col1 col2 1 1 a 2 1 b 3 1 c 4 2 a 5 2 b 6 2 c 7 3 a 8 3 b 9 3 c [1] "Modified Data" col1 col2 lag_value 1 1 a <NA> 2 1 b a 3 1 c b 4 2 a <NA> 5 2 b a 6 2 c b 7 3 a <NA> 8 3 b a 9 3 c b1 [1] "Original DataFrame" col1 col2 1 1 a 2 1 b 3 1 c 4 2 a 5 2 b 6 2 c 7 3 a 8 3 b 9 3 c [1] "Modified Data" col1 col2 lag_value 1 1 a <NA> 2 1 b a 3 1 c b 4 2 a <NA> 5 2 b a 6 2 c b 7 3 a <NA> 8 3 b a 9 3 c b6
_______91____42____453____44 [1] "Original DataFrame" col1 col2 1 1 a 2 1 b 3 1 c 4 2 a 5 2 b 6 2 c 7 3 a 8 3 b 9 3 c [1] "Modified Data" col1 col2 lag_value 1 1 a <NA> 2 1 b a 3 1 c b 4 2 a <NA> 5 2 b a 6 2 c b 7 3 a <NA> 8 3 b a 9 3 c b7 _______98____99____458 [1] "Original DataFrame" col1 col2 1 1 a 2 1 b 3 1 c 4 2 a 5 2 b 6 2 c 7 3 a 8 3 b 9 3 c [1] "Modified Data" col1 col2 lag_value 1 1 a <NA> 2 1 b a 3 1 c b 4 2 a <NA> 5 2 b a 6 2 c b 7 3 a <NA> 8 3 b a 9 3 c b8 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b12____413 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b14 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b15 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b16 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b17 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b18
_______91____42____421 [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b4 _______91____424 đầu ra [1] "Original DataFrame" col1 col2 col3 1 1 a 1 2 1 b 4 3 1 c 1 4 2 a 2 5 2 b 2 6 2 c 2 7 3 a 1 8 3 b 2 9 3 c 2 [1] "Modified DataFrame" [1] "Modified Data" # A tibble: 9 x 4 # Groups: col1, col3 [5] col1 col2 col3 laggedval <int> <fct> <dbl> <fct> 1 1 a 1 NA 2 1 b 4 NA 3 1 c 1 a 4 2 a 2 NA 5 2 b 2 a 6 2 c 2 b 7 3 a 1 NA 8 3 b 2 NA 9 3 c 2 b Phương pháp 2. Sử dụng trùng lặp()Ban đầu, số hàng của khung dữ liệu được tìm nạp bằng phương thức nrow() trong ngôn ngữ R. Tiếp theo là trích xuất các giá trị từ cột để giới thiệu các giá trị bị trễ trong việc loại trừ giá trị hàng cuối cùng. Điều này sẽ trả về một vectơ của một giá trị bị thiếu (được tạo cho hàng cuối cùng) theo sau là các giá trị hàng theo thứ tự của cột mong muốn. Phiên bản đầu tiên của mọi lần xuất hiện nhóm sau đó được xác định bằng phương thức sao chép () và được thay thế bằng NA bằng phương thức which (). Việc sửa đổi các giá trị này được lưu trữ trong tên cột mới được gán cho khung dữ liệu. Biến trễ là gì?Biến độ trễ. Biến trễ là biến dựa trên các giá trị trong quá khứ của chuỗi thời gian . Nhớ lại rằng chúng tôi đã giới thiệu ý tưởng về một biến độ trễ trong quá trình phát triển ACF của chúng tôi. Thông thường, nếu y t đại diện cho chuỗi thời gian được đề cập, thì các biến độ trễ được cho bởi y t − 1 , y t − 2 , …
Bạn có thể tụt hậu biến phụ thuộc không?Biến phụ thuộc có độ trễ trong hồi quy OLS thường được sử dụng như một phương tiện để nắm bắt các tác động động trong các quy trình chính trị và như một phương pháp để loại bỏ mô hình tự tương quan. Nhưng nghiên cứu gần đây cho rằng đặc tả biến phụ thuộc bị trễ quá khó sử dụng trong hầu hết các tình huống .
Giá trị trễ của một biến phụ thuộc là gì?Biến phụ thuộc bị trễ thời gian . Ví dụ: nếu Yt là biến phụ thuộc thì Yt-1 sẽ là biến phụ thuộc bị trễ với độ trễ là một chu kỳ. Các giá trị trễ được sử dụng trong mô hình hồi quy động. |
