Promedio móvil en R

Sin instalar paquetes, el promedio móvil en R se calcula con stats::filter(x, rep(1/3, 3), sides = 1), que promedia cada valor con los dos anteriores. Con el paquete zoo, rollmean(x, k = 3, fill = NA, align = "right") es más legible, y con data.table, frollmean(x, 3) es el más rápido para series largas. En los tres casos, las primeras k − 1 posiciones quedan en NA porque aún no hay suficientes datos.

Sintaxis

# R base: escribe siempre stats:: por si dplyr está cargado
stats::filter(x, rep(1 / k, k), sides = 1)   # últimos k valores
stats::filter(x, rep(1 / k, k), sides = 2)   # centrado (opción por omisión)

# zoo
zoo::rollmean(x, k, fill = NA, align = "right")

# data.table
data.table::frollmean(x, k)                  # alineado a la derecha

Paso a paso

1. Ordena la serie por fecha, de la más antigua a la más reciente.
2. Elige el tamaño k de la ventana: 3 o 4 para suavizar poco, 12 para quitar la estacionalidad de datos mensuales.
3. Decide la alineación: derecha si el promedio solo debe usar el pasado.
4. Calcula con la función que prefieras y conviértelo a número con as.numeric() si usaste stats::filter, que devuelve una serie de tiempo (ts).
5. Agrega el resultado como columna nueva y grafícalo junto con los datos originales.

Ejemplos resueltos

ventas <- c(48, 52, 50, 61, 58, 66, 70, 64)
movil <- stats::filter(ventas, rep(1 / 3, 3), sides = 1)
round(as.numeric(movil), 2)

[1]    NA    NA 50.00 54.33 56.33 61.67 64.67 66.67

library(zoo)
round(rollmean(ventas, k = 3, fill = NA, align = "right"), 2)
round(rollmean(ventas, k = 3), 2)

[1]    NA    NA 50.00 54.33 56.33 61.67 64.67 66.67
[1] 50.00 54.33 56.33 61.67 64.67 66.67

library(dplyr)

df <- data.frame(
  tienda = rep(c("A", "B"), each = 4),
  mes    = rep(1:4, times = 2),
  venta  = c(10, 12, 14, 16, 100, 90, 80, 70)
)
df |>
  group_by(tienda) |>
  arrange(mes, .by_group = TRUE) |>
  mutate(movil2 = zoo::rollmean(venta, k = 2, fill = NA, align = "right")) |>
  ungroup()

Errores comunes

• Error al llamar filter(...) con un vector. Si cargaste dplyr, filter ya no es la función de promedios: dplyr la reemplaza por la suya, que filtra filas de un data frame. Escribe siempre stats::filter.
• Olvidar sides = 1. stats::filter centra la ventana por omisión. El resultado no tiene NA al inicio sino al inicio y al final, y cada promedio usa un dato del futuro.
• Pesos que no suman 1. rep(1, 3) da la suma móvil, no el promedio. Usa rep(1 / 3, 3).
• Serie desordenada. Ninguna de estas funciones ordena por fecha. Ordena antes con order() o arrange().
• Meses faltantes. Las ventanas cuentan posiciones, no fechas. Si falta un mes, completa la serie (por ejemplo con tidyr::complete) antes de calcular.

Comprueba un cálculo corto con la calculadora de promedio móvil. Las variantes ponderada y exponencial, y su uso en finanzas, están en la sección de promedio móvil.