计算滑动分组平均绝对偏差并将生成的统计数据合并到原数据集中（使用R语言）

计算滑动分组平均绝对偏差并将生成的统计数据合并到原数据集中（使用R语言）

在数据分析和统计建模中，滑动分组平均绝对偏差（Sliding Group Mean Absolute Deviation）是一种常用的方法，用于衡量数据集中的变异程度。它可以帮助我们了解数据的稳定性和预测性能。在本文中，我们将使用R语言计算滑动分组平均绝对偏差，并将生成的统计数据合并到原数据集中。

首先，我们需要准备一份数据集，这里假设我们有一个包含多个时间序列的数据框（data frame），每个时间序列代表一个变量的观测值。假设数据集的名称为dataset，其中列名为Time和Value，Time列包含时间戳，Value列包含相应的观测值。我们的目标是计算滑动分组平均绝对偏差并将结果合并到dataset中。

以下是实现这个目标的R代码：

# 加载所需的包
library(dplyr)

# 定义滑动分组平均绝对偏差函数
sliding_group_mad <- function(x, window_size) {
  mad_values <- rollapply(x, width = window_size, FUN = mad, fill = NA, align = "right")
  return(mad_values)
}

# 定义滑动窗口大小
window_size <- 5

# 计算滑动分组平均绝对偏差
dataset <- dataset %>%
  group