Скажем, у меня есть наблюдения за несколькими периодами для финансовых данных, как я могу создать функцию в R, которая добавляет только одно наблюдение за раз по всему моему набору данных, чтобы я мог сравнить, как одно наблюдение влияет на мои исходные данные?Скажем, например, что у меня есть что-то вроде этого:
Apple Microsoft Tesla Amazon
2010 0.8533719 0.8078440 0.2620114 0.1869552
2011 0.7462573 0.5127501 0.5452448 0.1369686
2012 0.7580671 0.5062639 0.7847919 0.8362821
2013 0.3154078 0.6960258 0.7303597 0.6057027
2014 0.4741735 0.3906580 0.4515726 0.1396147
2015 0.4230036 0.4728911 0.1262413 0.7495193
2016 0.2396552 0.5001825 0.6732861 0.8535837
2017 0.2007575 0.8875209 0.5086837 0.2211072
#And I define my original covariance matrix as follows:
cov.m <- cov(x[1:5,])
#I would like to add only one new observation at a time, so the results should be:
cov(x[1:5,]), cov(x[1:6,]), cov(x[1:7,]), cov(x[1:8,])
Я пытался использовать rbind и цикл повторения, но кажется, что мне все еще нужно определить каждую строку для включения в rbind, что довольно утомительно, еслиЯ хочу протестировать, скажем, более 100 различных наблюдений, поскольку мне нужно вручную указать все наблюдения, и в этом случае я бы не использовал цикл повторения.