Ek het 'n kiekie te help verduidelik my probleem: Im probeer om 'n soort van bewegende gemiddelde en beweeg standaardafwyking te bereken. Die ding is ek wil die koëffisiënte van variasie (STDEV / avg) te bereken vir die werklike waarde. Gewoonlik word dit gedoen deur die berekening van die STDEV en avg vir die afgelope 5 jaar. Maar soms sal daar waarnemings in my databasis waarvoor ek nie die inligting van die afgelope 5 jaar (miskien net 3, 2, ens) het. Dis hoekom ek wil 'n kode wat die avg sal bereken en STDEV selfs al is daar geen inligting vir die hele 5 jaar. Ook, as jy sien in die waarnemings, soms Ek het inligting oor meer as 5 jaar, wanneer dit die geval is wat ek nodig het 'n soort van bewegende gemiddelde wat toelaat dat my om die avg en STDEV bereken vir die afgelope 5 jaar. So as 'n maatskappy het inligting vir 7 jaar wat ek nodig het 'n soort van kode wat die avg en STDEV vir sal bereken, kan sê, 1997 (deur 1991-1996), 1998 (deur 1992-1997) en 1999 (1993-1998). Soos im nie baie vertroud is met SAS beveel dit moet lyk (baie baie rofweg) soos: Of so iets, ek het regtig geen idee, Im gonna probeer dit uitwerk, maar die moeite werd om dit te pos as ek gewoond vind dit myself. Data Stel opsies name die insette datastel. As die opsie data weggelaat, is die mees onlangs geskep SAS datastel gebruik. name die uitset datastel met die gevolglike tydreekse. As UIT nie gespesifiseer word nie, is die datastel vernoem deur die data N konvensie. Sien die artikel UIT Datastel vir meer inligting. name 'n uitset datastel met die koëffisiënte van die spline kurwes pas om die insette reeks. As die opsie OUTEST nie gespesifiseer word nie, die spline koëffisiënte is nie uitset. Sien die artikel OUTEST Datastel vir meer inligting. Opsies wat definieer Input en Uitgawe Frekwensies beheer die aanpassing van die SAS datums wat gebruik word om uitset Waarnemings identifiseer. Die ALIGN opsie kan die volgende waardes: Begin BEG B, MIDDLE MID M, en eindig EINDE E. begin af, is die standaard. spesifiseer die aantal uitset waarnemings word gemaak op grond van die insette waarnemings. FAKTOR N bepaal dat n uitset waarnemings is om geproduseer vir elke inset waarneming. FAKTOR (n. M) bepaal dat n uitset waarnemings is om geproduseer vir elke groep m insette waarnemings. FAKTOR N is dieselfde as FAKTOR (n. 1). In die opsie FAKTOR (), kan 'n komma gebruik word in plaas van 'n kolon of die delimiter kan weggelaat word. So FAKTOR (n. M) of FAKTOR (N m) is dieselfde as FAKTOR (n. M). Die faktor opsie kan nie gebruik word as die opsie om gebruik. Die standaard waarde is FAKTOR (1: 1). Vir meer inligting, sien die artikel frekwensie sukses. spesifiseer die tyd interval tussen waarnemings in die insette datastel. Voorbeelde van VANAF waardes JAAR, kwart, maand, dag, en dié uur. Sien Hoofstuk 4, Datum tussenposes formate, en funksies, vir 'n volledige beskrywing en voorbeelde van interval spesifikasies. spesifiseer die tyd interval tussen waarnemings in die uitset datastel. By verstek, is die AAN interval gegenereer uit die kombinasie van die VANAF en die FAKTOR waardes of is ingestel op die dieselfde as die VANAF waarde wees as faktor wat nie gespesifiseer. Sien Hoofstuk 4, Datum tussenposes formate, en funksies, 'n beskrywing van interval spesifikasies. Opsies om die Interpolasie Beheer bepaal dat ontbrekende waardes aan die begin of einde van insette reeks vervang word met waardes wat deur 'n lineêre ekstrapolasie van die interpol boogpas om die insette reeks. Sien die artikel Ekstrapolasie later in hierdie hoofstuk vir meer inligting. By verstek, PROC brei vermy ekstrapoleer waardes verder as die eerste of laaste insette waarde vir 'n reeks en interpolates net waardes binne die omvang van die nonmissing insetwaardes. Let daarop dat die geëkstrapoleer waardes is dikwels nie baie akkuraat en vir die GROEF metode die ekstrapoleer opsie resultate kan baie onredelik wees. Die ekstrapoleer opsie is selde gebruik. METODE opsie METHODSPLINE (beperking LT. Dwang) spesifiseer die metode wat gebruik word om die data reeks omskep. Die ondersteun metodes is GROEF, aan te sluit, STAP, totale, en niemand. Die metode opsie wat op die PROC brei verklaring kan geneutraliseer word vir spesifieke reeks die metode opsie op die skakel verklaring. Die verstek is METHODSPLINE. Die beperking spesifikasies vir METHODSPLINE kan die waardes NOTAKNOT (die verstek), natuurlike, SLOPE waarde het. en / of kurwe waarde. Sien die artikel OPSAAGMETODES vir meer inligting oor hierdie metodes. dui op die waarneming eienskappe van die insette tydreekse en van die uitset-reeks. Vermelding van die waargeneem opsie op die PROC brei verklaring stel die standaard waargeneem waarde vir latere VERWERK state. Sien die artikels VERWERK Verklaring en waargeneem Opsie later in hierdie hoofstuk vir meer inligting. Die verstek is OBSERVEDBEGINNING. Opsies om te bepaal grafiese afvoer spesifiseer die grafiese uitset wense oor. As die opsie PERSELE gebruik word, word die gespesifiseerde grafiese uitset geproduseer vir elke uitset veranderlike wat deur 'n VERWERK verklaring. By verstek, die brei prosedure produseer geen grafiese uitset. Die volgende PERSELE opsies is beskikbaar. Vereis opsies word in hakies in die plot beskrywings wanneer dit nodig is. plotte die insette reeks plotte die getransformeerde insette reeks (TRANSFORMIN opsie) plotte beide die insette reeks en die getransformeerde insette reeks op 'n plot met twee Y-as. Die insette en omskep reeks word op afsonderlike skale. (TRANSFORMIN opsie) plotte beide die insette reeks en die getransformeerde insette reeks op 'n plot met 'n Y-as. Die insette en omskep reeks word op dieselfde skaal. (TRANSFORMIN opsie) plotte die bekeerde reeks, nadat insette transformasies en interpolasie, maar voordat enige TRANSFORMOUT transformasies (metode opsie) toegepas plotte die getransformeerde uitset reeks (TRANSFORMOUT opsie) plotte beide die bekeerde reeks en die getransformeerde uitset reeks op 'n plot met twee Y as. Die bekeerde en omskep uitset reeks word op afsonderlike skale. (TRANSFORMOUT opsie) plotte beide die omskep reeks en die getransformeerde uitset reeks op 'n plot met 'n Y-as. Die bekeerde en omskep uitset reeks word op dieselfde skaal. (TRANSFORMOUT opsie) plotte die reeks gestoor in die UIT datastel (kombinasie van TRANSFORMIN, metode, en TRANFORMOUT opsies) produseer alle persele buiten die persele Gesamentlike en Kruis. (Dieselfde as PERSELE (INSET TRANFORMIN OMGESKAKEL TRANSFORMOUT).) Die opsie PERSELE produseer resultate wat verband hou met elke VERWERK verklaring uitset veranderlike en die in die erwe spesifikasie gelys opsies. Sien die artikel PERSELE Opsie Besonderhede vir meer betrokke inligting bedrywighede wat gebruik kan word in die TRANSFORMIN en TRANSFORMOUT opsies word in Tabel 14.1. Bedrywighede word toegepas op elke waarde van die reeks. Elke waarde van die reeks word vervang deur die uitslag van die operasie. In Tabel 14.1. of x die waarde van die reeks op 'n bepaalde tydperk t voor die transformasie toegepas word, verteenwoordig die waarde van die resultaat-reeks, en N verteenwoordig die totale aantal waarnemings. Die notasie N dui daarop dat die argument N is opsioneel die verstek is 1. Die venster notasie word gebruik as die argument vir die bewegende statistieke operateurs, en dit dui daarop dat jy óf 'n heelgetal aantal periodes N of 'n lys van N gewigte in kan spesifiseer tussen hakies. Die notasie volgorde gebruik word as die argument vir die volgorde operateurs, en dit dui daarop dat jy 'n ry getalle moet spesifiseer. Die notasie s dui die lengte van seisoenaliteit, en dit is 'n vereiste argument. Table 14.1 Transformasie Bedryf Moving Tyd Venster Operateurs Sommige operateurs bereken statistieke vir 'n stel waardes binne 'n bewegende tyd venster Dit is genoem beweeg tyd venster operateurs. Daar is gesentreer en agtertoe weergawes van hierdie operateurs. Die gesentreerde bewegende tyd venster operateurs is CMOVAVE, CMOVCSS, CMOVGMEAN, CMOVMAX, CMOVMED, CMOVMIN, CMOVPROD, CMOVRANGE, CMOVRANK, CMOVSTD, CMOVSUM, CMOVTVALUE, CMOVUSS, en CMOVVAR. Hierdie operateurs bereken statistieke van die waardes vir waarnemings. Die agtertoe beweeg tyd venster operateurs is MOVAVE, MOVCSS, MOVGMEAN, MOVMAX, MOVMED, MOVMIN, MOVPROD, MOVRANGE, MOVRANK, MOVSTD, MOVSUM, MOVTVALUE, MOVUSS, en MOVVAR. Hierdie operateurs bereken statistieke van die waardes. Al die bewegende tyd venster operateurs aanvaar 'n argument waarin die aantal periodes in die tyd venster te sluit. Byvoorbeeld, die volgende stelling bere 'n vyf-tydperk agteruit bewegende gemiddelde van X. In hierdie voorbeeld, die gevolglike transformasie is die volgende stelling bere 'n vyf-tydperk gesentreer bewegende gemiddelde van X. In hierdie voorbeeld, die gevolglike transformasie As die venster met 'n gesentreerde bewegende tyd venster operateur is nie 'n onewe getal, een meer uitgestel waarde as lood waarde is ingesluit in die tyd venster. Byvoorbeeld, die gevolg van die CMOVAVE 4 operateur is Jy kan 'n vorentoe beweeg tyd venster operasie bereken deur die kombinasie van 'n agterlike bewegende tyd venster operateur met die omgekeerde operateur. Byvoorbeeld, die volgende stelling bere 'n vyf-tydperk vorentoe bewegende gemiddelde van X. In hierdie voorbeeld, die gevolglike transformasie Sommige van die bewegende tyd venster operateurs jou in staat stel om 'n lys van gewig waardes spesifiseer om geweegde statistieke te bereken. Dit is CMOVAVE, CMOVCSS, CMOVGMEAN, CMOVPROD, CMOVSTD, CMOVTVALUE, CMOVUSS, CMOVVAR, MOVAVE, MOVCSS, MOVGMEAN, MOVPROD, MOVSTD, MOVTVALUE, MOVUSS, en MOVVAR. Om 'n geweegde bewegende tyd venster operateur spesifiseer, betree die gewig waardes in hakies na die naam operateur. Die breedte venster is gelyk aan die aantal gewigte wat jy spesifiseer nie spesifiseer. Byvoorbeeld, die volgende stelling bere n geweegde Vyf-tydperk gesentreer bewegende gemiddelde van X. In hierdie voorbeeld, die gevolglike transformasie is die gewig waardes moet groter as nul wees. As die gewigte nie vat om 1, word die gespesifiseerde gewigte gedeel deur hul som om die gewigte wat gebruik word om die statistiek te bereken produseer. 'N Volledige tyd venster is nie beskikbaar aan die begin van die reeks. Vir die gesentreerde operateurs is ook 'n volledige venster nie beskikbaar aan die einde van die reeks. Die berekening van die bewegende tyd venster operateurs is aangepas vir hierdie randvoorwaardes soos volg. Vir agtertoe beweeg venster operateurs, is die breedte van die tyd venster verkort aan die begin van die reeks. Byvoorbeeld, die resultate van die MOVSUM 3 operateur ontbreek Waardes Jy kan die lengte van die resultaat reeks afgestomp deur die gebruik van die trim, TRIMLEFT, en TRIMRIGHT operateurs om waardes te stel om vermiste aan die begin of einde van die reeks. Jy kan hierdie funksies gebruik om die resultate van die beweging van tyd venster operateurs snoei sodat die resultaat reeks bevat slegs waardes bereken vanaf 'n volle breedte tyd venster. Byvoorbeeld, die volgende stellings bereken 'n gesentreerde Vyf-tydperk bewegende gemiddelde van X. en hulle het tot ontbrekende waardes aan die einde van die reeks wat gemiddeldes van minder as vyf waardes. Gewoonlik, die bewegende tyd venster en kumulatiewe statistieke operateurs ignoreer ontbrekende waardes en bereken hul resultate vir die nonmissing waardes. Wanneer voorafgegaan deur die NOMISS operateur, hierdie funksies lewer 'n vermiste gevolg indien enige waarde binne die venster ontbreek. Die NOMISS operateur geen berekeninge nie, maar dien om die werking van die bewegende tyd venster operateur wat daarop volg verander. Die NOMISS operateur het geen effek tensy dit word gevolg deur 'n bewegende tyd venster operateur. Byvoorbeeld, die volgende stelling bere 'n vyf-tydperk bewegende gemiddelde van die veranderlike X, maar lewer 'n vermiste waarde wanneer enige van die vyf waardes word vermis. Die volgende stelling bere die kumulatiewe bedrag van die veranderlike X, maar lewer 'n vermiste waarde vir alle tye na die eerste ontbreek X waarde. Soortgelyk aan die NOMISS operateur, het die MISSONLY operateur nie enige berekeninge (tensy gevolg deur die opsie beteken), maar dit dien om die werking van die bewegende tyd venster operateur wat daarop volg verander. Wanneer voorafgegaan deur die MISSONLY operateur, hierdie bewegende tyd venster operateurs vervang enige ontbrekende waardes met die bewegende statistiek en laat nonmissing waardes onveranderd. Byvoorbeeld, die volgende stelling vervang enige ontbrekende waardes van die veranderlike X met 'n eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde van die afgelope waardes van X en blare nonmissing waardes onveranderd. Die ontbrekende waardes interpol met behulp van die gespesifiseerde eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde. (Dit is ook bekend as eenvoudige eksponensiële gladstryking.) Die volgende stelling vervang enige ontbrekende waardes van die veranderlike X met die algehele gemiddelde van X. Jy kan die SETMISS operateur gebruik om ontbrekende waardes te vervang met 'n gespesifiseerde aantal. Byvoorbeeld, die volgende stelling vervang enige ontbrekende waardes van die veranderlike X met die aantal 8,77. Klassieke Ontbinding Operateurs As 'n seisoenale tyd reeks met waarnemings per seisoen, klassieke ontbinding metodes breek die tyd reeks in vier komponente: tendens, siklus, seisoenale en onreëlmatige komponente. Die tendens en siklus komponente word dikwels gekombineer met die tendens-siklus komponent te vorm. Daar is twee basiese vorme van klassieke ontbinding: multiplikatiewe en toevoeging, wat hieronder wys. Voorbeelde van gebruik Die vermenigvuldiging seisoenale indekse is 0.9, 1.2. 0.8 en 1.1 vir die vier kwartale. Laat SEASADJ 'n kwartaallikse tydreekse veranderlike wat seisoenaal het aangepas in 'n vermenigvuldigende mode. Om die seisoen herstel SEASADJ gebruik die volgende transformasie: Die toevoeging seisoenale indekse is 4.4, -1,1, -2,1 en -1,2 vir die vier kwartale. Laat SEASADJ 'n kwartaallikse tydreekse veranderlike wat seisoenaal het aangepas in toevoeging mode. Om die herstel van die seisoen te SEASADJ gebruik die volgende transformasie: Stel Operateurs Vir die stel operateurs, die eerste parameter, verteenwoordig die waarde vervang word en die tweede parameter, verteenwoordig die vervangingswaarde. Die vervanging kan gelokaliseer aan die begin, middel, of die einde van die reeks. Voorbeelde van gebruik Veronderstel dat 'n winkel het onlangs geopen en dat die verkope geskiedenis word gestoor in 'n databasis wat ontbrekende waardes nie erken. Selfs al is die vraag voor die winkels oop te kan bestaan, hierdie databasis ken die waarde van nul. Modellering van die verkope geskiedenis kan problematies wees, want die verkope geskiedenis is meestal nul. Om te vergoed vir hierdie tekort, moet die voorste nul waardes ingestel word om vermiste met die res van nul waardes onveranderd (wat geen vraag). Net so, dink 'n winkel is onlangs gesluit. Die vraag kan steeds teenwoordig wees en dus 'n aangeteken waarde van nul nie akkuraat weerspieël die werklike vraag. Skaal OperatorPlease my lei in berekening van SAS Eksponensiële bewegende gemiddeldes vir N22 dae sonder die gebruik van SAS ETS sagteware (Prok brei Prosedure) Laat weet my asseblief die formule of logika. Vanaf ek gesoek, die formule is, EMO ((naby prys) - Previous dag EMO) glad konstante) Vorige dag EMO. Dankie, ek het 'n paar waardevolle antwoord van die gebruikers van hierdie groep. sien asseblief my onder-kode, data EMA2c (keepsymbol DATE1 naby A22 ema22 lema22 telling ma22) stel merg deur simbool DATE1 EMA22 behou as Telling EQ 22 dan doEMA22ma22end lema22lag (ema22) / EMO Berekening / As telling GT 22 dan doEMA22 ((close-lema22 ) A22) lema22end hardloop as ek soos hierbo kode vir 23 en 24 waarneming, is die 22 EMO waarde kry bevolk (dit is lag waarde van 22 waarneming is twee keer bevolk), sodat ander waardes van 25 beweeg af 'n stap al sloerende correctly. why hierdie 22 waarneming twee keer agter vir 23 en 24 waarnemings vir 23 waarneming kan kom, vir 24 waarneming, 23 EMO waarde moet ingevul word. So confused. I het terugkeer data vir verskillende maatskappye en moet bereken 36 maande rollende standaardafwyking. Ek gebruik die processed brei opdrag soos volg PROC brei DATAa1 OUTrollingstd VERWERK returnstd / TRANSFORMOUT (MOVSTD 35) Maar ek moet ook 'n veranderlike op die aantal waarnemings wat gebruik word om 'n bepaalde standaard afwyking soos rollingN bereken bereken nie omdat later in my dataset ek nodig het om te sit dit dien verstande dat indien data vir 'n bepaalde maatskappy is minder as een jaar (12 maande) dan vir sulke maatskappye wat ek nodig het om die gemiddelde standaardafwyking van al die maatskappye gebruik. nie seker hoe om dit te rollingN veranderlike waarmee my weet hoeveel waarnemings wat in die berekening van die gegewe standaardafwyking getal van die processed brei opdrag te bereken. Baie dankie vir jou hulp by voorbaat. Kyk na die opsies vir die hantering van ontbrekende waardes in die dokumente Jy kan die lengte van die resultaat reeks afgestomp deur die gebruik van die trim, TRIMLEFT, en TRIMRIGHT operateurs om waardes te stel om vermiste aan die begin of einde van die reeks. Jy kan hierdie funksies gebruik om die resultate van die beweging van tyd venster operateurs snoei sodat die resultaat reeks bevat slegs waardes bereken vanaf 'n volle breedte tyd venster. Byvoorbeeld, die volgende stellings bereken 'n gesentreerde Vyf-tydperk bewegende gemiddelde van X. en hulle het tot ontbrekende waardes aan die einde van die reeks wat gemiddeldes van minder as vyf waardes. Gewoonlik, die bewegende tyd venster en kumulatiewe statistieke operateurs ignoreer ontbrekende waardes en bereken hul resultate vir die nonmissing waardes. Wanneer voorafgegaan deur die NOMISS operateur, hierdie funksies lewer 'n vermiste gevolg indien enige waarde binne die venster ontbreek. Die NOMISS operateur geen berekeninge nie, maar dien om die werking van die bewegende tyd venster operateur wat daarop volg verander. Die NOMISS operateur het geen effek tensy dit word gevolg deur 'n bewegende tyd venster operateur. Byvoorbeeld, die volgende stelling bere 'n vyf-tydperk bewegende gemiddelde van die veranderlike X, maar lewer 'n vermiste waarde wanneer enige van die vyf waardes word vermis. Die volgende stelling bere die kumulatiewe bedrag van die veranderlike X, maar lewer 'n vermiste waarde vir alle tye na die eerste ontbreek X waarde. Soortgelyk aan die NOMISS operateur, het die MISSONLY operateur nie enige berekeninge (tensy gevolg deur die opsie beteken), maar dit dien om die werking van die bewegende tyd venster operateur wat daarop volg verander. Wanneer voorafgegaan deur die MISSONLY operateur, hierdie bewegende tyd venster operateurs vervang enige ontbrekende waardes met die bewegende statistiek en laat nonmissing waardes onveranderd. Byvoorbeeld, die volgende stelling vervang enige ontbrekende waardes van die veranderlike X met 'n eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde van die afgelope waardes van X en blare nonmissing waardes onveranderd. Die ontbrekende waardes interpol met behulp van die gespesifiseerde eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde. (Dit is ook bekend as eenvoudige eksponensiële gladstryking.) Die volgende stelling vervang enige ontbrekende waardes van die veranderlike X met die algehele gemiddelde van X. Jy kan die SETMISS operateur gebruik om ontbrekende waardes te vervang met 'n gespesifiseerde aantal. Byvoorbeeld, die volgende stelling vervang enige ontbrekende waardes van die veranderlike X met die aantal 8,77. Ek het gekyk na dit, maar nie my doel dien. Wat ek is op soek na 'n ander veranderlike sê nrolling dat die aantal waarnemings wat gebruik word om die standaard afwyking so what ek verwag bereken vang is 'n veranderlike wat sal toeneem in 'n reeks 1-36 en bly op 36 vir die res van die data vir daardie spesifieke firma. toe ek processed opdrag uit te voer uit te brei my data lyk iets soos hierdie ID tyd terugkeer rollingstd Wat ek wil hê, is bykomend tot bogenoemde data 'n bykomende veranderlike wat ek verwag om in so iets ID tyd terugkeer rollingstd nrollingstd A 35 0.10 0.05 35 A 36 0.11 0,051 36
No comments:
Post a Comment