Кумулятивное среднее сообщает нам среднее значение ряда значений до определенной точки.
Вы можете использовать следующие методы для вычисления кумулятивного среднего значения в R:
Метод 1: используйте базу R
cum_avg <- cumsum(x) / seq_along(x)
Способ 2: используйте dplyr
library(dplyr)
cum_avg <- cummean(x)
Оба метода возвращают один и тот же результат, но метод dplyr быстрее работает с большими фреймами данных.
В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике со следующим фреймом данных в R:
#create data frame
df <- data.frame(day=seq(1:16),
sales=c(3, 6, 0, 2, 4, 1, 0, 1, 4, 7, 3, 3, 8, 3, 5, 5))
#view head of data frame
head(df)
day sales
1 1 3
2 2 6
3 3 0
4 4 2
5 5 4
6 6 1
Пример 1. Расчет кумулятивного среднего с использованием базы R
Мы можем использовать следующий код, чтобы добавить новый столбец в наш фрейм данных, который показывает совокупное среднее значение продаж:
#add new column that contains cumulative avg. of sales
df$cum_avg_sales <- cumsum(df$sales) / seq_along(df$sales)
#view updated data frame
df
day sales cum_avg_sales
1 1 3 3.000000
2 2 6 4.500000
3 3 0 3.000000
4 4 2 2.750000
5 5 4 3.000000
6 6 1 2.666667
7 7 0 2.285714
8 8 1 2.125000
9 9 4 2.333333
10 10 7 2.800000
11 11 3 2.818182
12 12 3 2.833333
13 13 8 3.230769
14 14 3 3.214286
15 15 5 3.333333
16 16 5 3.437500
Мы бы интерпретировали кумулятивные средние значения как:
- Совокупное среднее значение первой продажи равно 3 .
- Совокупное среднее значение первых двух продаж равно 4,5 .
- Совокупное среднее значение первых трех продаж равно 3 .
- Совокупное среднее значение первых четырех продаж равно 2,75 .
И так далее.
Пример 2. Вычисление кумулятивного среднего значения с помощью dplyr
Мы также можем использовать функцию cummean из пакета dplyr в R для вычисления кумулятивного среднего значения.
В следующем коде показано, как использовать эту функцию для добавления нового столбца в наш фрейм данных, который показывает совокупное среднее значение продаж:
library(dplyr)
#add new column that contains cumulative avg. of sales
df$cum_avg_sales <- cummean(df$sales)
#view updated data frame
df
day sales cum_avg_sales
1 1 3 3.000000
2 2 6 4.500000
3 3 0 3.000000
4 4 2 2.750000
5 5 4 3.000000
6 6 1 2.666667
7 7 0 2.285714
8 8 1 2.125000
9 9 4 2.333333
10 10 7 2.800000
11 11 3 2.818182
12 12 3 2.833333
13 13 8 3.230769
14 14 3 3.214286
15 15 5 3.333333
16 16 5 3.437500
Обратите внимание, что этот метод возвращает те же результаты, что и предыдущий метод.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как рассчитать другие распространенные метрики в R:
Как рассчитать усеченное среднее в R
Как рассчитать среднее геометрическое в R
Как рассчитать средневзвешенное значение в R