평균으로부터 롤 편차를 계산하는 효율적인 방법이 있습니까?

Question

롤링 윈도우에서 평균 편차 '1/n [합계 (Xi-mu)]'를 계산하고 싶습니다. '뮤'는 롤링 평균입니다. 그리고 Xi는 롤링 관찰입니다. 다음은 윈도우 크기 n = 10 인 샘플 코드입니다.

library(TTR) 
dt<-rnorm(10000) 
avg<-runMean(dt,n=10,cumulative=F) 
df<-data.frame(dt,avg) 

ls<-lapply(10:nrow(df),function(.){ 
    dev<-(df[(.-10+1):.,'dt']-df[.,'avg']) 
    sk=mean(dev) 
}) 

(p<-unlist(ls)) 

lapply는 효율적인 방법이 아닙니다. 대체 솔루션이 무엇인지 확실하지 않습니다. 어떤 제안이라도 고맙습니다.

Answer 1

차이점은 간단히 설명했듯이 취소됩니다 (here).

library(zoo) 
dt <- rnorm(1000) 
rollapply(dt, 10, function(x) mean(x - mean(x)))