Как применить функцию к каждой строке столбца в таблице данных с другими строками в качестве входных данных?

Для каждой строки столбца «Ответ» я хотел бы проверить, имеют ли 5 ​​строк ниже значения «Ответ» (т.е. не имеют NA), и если да, то я хотел бы рассчитать среднее значение и стандартное отклонение этих 5 ряды ниже. Если какая-либо строка в этих 5 строках ниже имеет отсутствующее значение «Ответ» (т.е. NA), то окончательный вывод должен быть «NA» (поскольку я хочу, чтобы средние значения и стандартное отклонение были рассчитаны для n = 5 точек/значений ).

Образец Input.data выглядит следующим образом:

 Response     
        NA               
         1                 
         2                 
         3                
        NA        
         1         
         1         
         2         
         3         
         4         
         5    

Вот код, который я пробовал, который не дал правильного решения:

Input.data$count.lag <- rollapplyr(Input.data[,c("Response")],list(-(4:0)),length, fill=NA)

Input.data$stdev <- ifelse(Input.data$count.lag <5, "NA", 
                            rollapplyr(Input.data[,c("Response")],list(-(4:0)),sd,fill=NA))
Input.data$mean <- ifelse(Input.data$count.lag <5, "NA", 
                           rollapplyr(Input.data[,c("Response")],list(-(4:0)),mean,fill=NA))

это дало следующее, чего я не хотел:

 Response count.lag     stdev mean
       NA        NA        NA   NA
        1        NA        NA   NA
        2        NA        NA   NA
        3        NA        NA   NA
       NA         5        NA   NA
        1         5        NA   NA
        1         5        NA   NA
        2         5        NA   NA
        3         5        NA   NA
        4         5  1.303840  2.2
        5         5  1.581139  3.0

Вот как должно было получиться на выходе:

Response count.lag      stdev  mean
     NA         4        NA    NA
      1         4        NA    NA
      2         4        NA    NA
      3         4        NA    NA
     NA         5   1.303840   2.2
      1         5   1.581139   3.0
      1         5   1.581139   4.0
      2         5   1.581139   5.0
      3         5   1.581139   6.0
      4         5   1.581139   7.0
      5         5   1.581139   8.0

Может кто-нибудь предложить, где ошибки и / или альтернативное решение, которое работает? Спасибо!