Po pierwsze, pełne ujawnienie próbowałem to zrobić ściśle w MS Access ze skorelowanymi podkwerendami i miało pomoc w tym poście 12 miesięcy średniej ruchowej przez osobę, datę początkowo myślałem, że moje dane będą wystarczająco małe, aby przejść przez, ale to okropne jak alternatywę, będę próbował uruchomić to w R, a następnie zapisywanie wyników do nowej tabeli w MS Access mam dane takie, że mam następujących dziedzinach. Połączony przykład przez Andrie na kolejny 5-letni okres, w przeciwieństwie do 5-letniej średniej R Obliczanie 5 lat średnich w danych panel Próbuję uzyskać średnią 12 miesięcy dla pola amt przez przedstawiciela Oto mój kod. Niestety, to doesn t pracy I m getting następujące error. I nie wiem, dlaczego to się dzieje Czy muszę jawnie konwertować dane na obiekt zoologiczny Jeśli tak, nie wiesz, jak poradzić sobie z dodatkowymi wymiarami wynikającymi z pola personid Każda pomoc będzie bardzo mile widziana. skomentowała 11 października 13 w 14 18.Just kilka wskazówek, jak nie pracuję w ogóle z serii czasowych ddp ly wymaga danych wejściowych ramki danych, więc nie przekształcaj go w obiekt zoo dane rep myślę, że powinien być tylko rep i rollmean12 nie powinny być wywoływane z argumentów Raczej, należy ponownie napisać funkcję, aby wyodrębnić kolumn, które chcesz Więc, w przybliżeniu coś takiego. Jeśli nie masz wątpliwości, jest link do bardzo pomocne publikacja w JSS. pped Oct 11 13 w 17 36.You Odpowiedź.2017 Stack Exchange, IncStata analizy danych i oprogramowania statystycznego. Nicholas J Cox, Durham University , Wielka Brytania Christopher Baum, Boston College. egen, ma i jego ograniczenia. Stata najbardziej oczywistym poleceniem do obliczania średnich kroczących jest funkcja ma egen Biorąc pod uwagę wyrażenie, tworzy ona średnią ruchową tego wyrażenia Domyślnie przyjmuje się jako 3 musi być nieparzysta. Jednak, jak wskazuje ręcznie wpis, egen, ma nie może być łączona z przez varlist i, z tego tylko powodu, nie ma zastosowania do danych paneli W każdym przypadku, jest poza zestawem poleceń specjalnie napisanych dla serii czasowych patrz szereg czasowy f lub szczegóły. Alternatywne podejścia. Aby obliczyć ruchome średnie dla danych na panelu, istnieją co najmniej dwie możliwości. Zależy to od zestawu danych, który był wcześniej zsynchronizowany. Jest to bardzo warte nie tylko oszczędzić sobie na wielokrotnym określeniu zmiennej i zmiennej czasowej panelu, ale Stata zachowuje się elegancko biorąc pod uwagę wszelkie luki w danych.1 Napisz własną definicję za pomocą generowania. Używanie operatorów z serii czasowych, takich jak L i F, daje definicję średniej ruchomej jako argumentu do wygenerowania instrukcji Jeśli to zrobisz, naturalnie, nie ograniczając się do równoważnych ważonych średnic ruchomych bez średnic, obliczonych przez np. np. równe ważenie trzyśrodkowe średnie ruchome byłyby podane przez. Niektóre ciężary można łatwo określić. Oczywiście można określić wyrażenie takie jak log myvar zamiast zmiennej nazwy, takiej jak myvar. Ogólna zaleta tego podejścia polega na tym, że Stata automatycznie wykonuje właściwą czynność w przypadku danych na panelu i opóźniających się wartości cienkie panele, podobnie jak logika mówi, że powinny być Największą wadą jest to, że linia poleceń może być dość długa, jeśli średnia ruchoma wymaga kilku terminów. Innym przykładem jest jednostronna średnia ruchoma oparta jedynie na poprzednich wartościach. Może to być użyteczne generując adaptacyjne oczekiwanie, na ile zmienna będzie opierać się wyłącznie na dotychczasowej informacji, jaka może być prognoza dla obecnego okresu w oparciu o poprzednie cztery wartości, przy użyciu stałego schematu ważenia. Okres 4-dniowy może być szczególnie stosowany w kwartalnych terminach. 2 Użyj egen, filter z SSC. Użyj filtra egen funkcji pisanych przez użytkownika z pakietu egenmore na SSC In Stata 7 zaktualizowanego po 14 listopada 2001, możesz zainstalować ten pakiet, po którym pomoc np. Wskazuje na szczegóły filtru Dwa przykłady powyżej. W tym porównaniu prawdopodobieństwo wygenerowania może być bardziej przezroczyste, ale w przeciwnym razie zobaczymy przykład odwrotny Opóźnienia są liczbami liczbowymi, które są negatywnymi opóźnieniami -1 -1 rozszerza się do -1 0 1 lub prowadzi 1, opóźnia 0 , opóźnienie 1 Współczynnik, inna liczba, zwielokrotniać odpowiadające mu opóźnienie lub wiodące elementy w tym przypadku te elementy są myvar i Efektem normalizacji jest skalowanie każdego współczynnika sumą współczynników tak, że coef 1 1 1 normalizuje co odpowiada 1 3 1 3 1 3 i coef 1 2 1 normalizuje jest równoważna współczynnikom 1 4 1 2 1 4. Należy określić nie tylko opóźnienia, ale i współczynniki Ponieważ egen, ma dostarcza równie ważonej sprawy, Głównym powodem filtra egen, jest wspieranie nierównej wagi sprawy, dla której musisz określić współczynniki Można również powiedzieć, że zobowiązanie użytkowników do określenia współczynników jest niewielką dodatkową presją na nich, aby zastanowić się nad tym, jakie współczynniki chcą. Główne uzasadnienie dla równych ciężarów jest, jak przypuszczamy, prostota, ale równe odważniki mają złe właściwości w domenie częstotliwości, wspomnieć tylko jeden przykład. Trzeci przykład powyżej mógłby być. Każdy z nich jest tak samo skomplikowany, jak w przypadku generowania podejścia Istnieją przypadki, w których egen , filtr daje prostszy formułowanie niż generuje Jeśli chcesz, aby 9-krotny filtr dwumianowy, który klimatologologów okaże się użyteczny, może być mniej straszny niż i łatwiej uzyskać niż. z danymi panelowymi W rzeczywistości, jak wspomniano powyżej, zależy to od zestawu danych, który został wcześniej zresetowany. Wskazówka graficzna. Po obliczeniu średnich kroczących prawdopodobnie będzie trzeba spojrzeć na wykres. Polecenie napisane przez użytkownika tsgraph jest inteligentne dla zestawów danych tsset Zainstaluj go w aktualnej wersji Stata 7 przez ssc inst tsgraph. What o podziale na if. Naz powyższych przykładów nie skorzystasz, jeśli ograniczenia W rzeczywistości egen, ma nie zezwala, jeśli ma być określony Sporadycznie ludzie wa nt używać, jeśli przy obliczaniu ruchomych średnich, ale jego wykorzystanie jest trochę bardziej skomplikowane niż zazwyczaj. What można oczekiwać od średniej ruchomych obliczyć, jeśli zidentyfikować dwie możliwości. interpretacja Weak Nie chcę zobaczyć żadnych wyników dla wykluczone obserwacje. Kompensowa interpretacja Nie chcę nawet używać wartości wykluczonych obserwacji. Tutaj jest konkretnym przykładem Załóżmy, że w wyniku pewnego stanu, jeśli chodzi o stan, są to obserwacje 1-42, ale nie obserwacje 43. Ale średnia ruchoma dla 42 zależy od między innymi od wartości obserwacji 43, jeśli średnia rozciąga się do tyłu i do przodu i ma długość co najmniej 3, a w pewnych okolicznościach podobnie będzie zależała od niektórych obserwacji od 44. Przypuszczam, że większość ludzi chętnie skorzysta na słabej interpretacji, ale czy jest to prawidłowe, np. filtrowanie nie obsługuje, jeśli możesz zawsze zignorować to, czego nie chcesz, a nawet ustaw niepożądane wartości, aby później brakować y przy użyciu replace. A notatki na brakujące wyniki na końcach serii. Ponieważ średnie kroczące są funkcjami opóźnień i prowadzi, egen, ma produkuje brakujące, gdy opóźnienia i opóźnienia nie istnieją, na początku i na końcu serii An option nomiss zmusza do obliczania krótszych, niekondensowanych średnic ruchomych dla ogonów. W przeciwieństwie do tego, ani wygenerować ani egen, filtrować czy nie zezwala, co jest szczególne, aby uniknąć brakujących wyników. Jeśli brakuje jakiejkolwiek wartości potrzebnej do obliczenia, wynik tego nie ma zależy od tego, czy i jakie operacje korygujące są wymagane w przypadku takich obserwacji, przypuszczalnie po zapoznaniu się z zestawem danych i rozważeniu jakiejkolwiek naukowej nauki, którą można przynieść. Jak obliczyć 12-miesięczną średnią. średnie obniża roczną liczbę miesięcy w pojedynczej średniej średniej 12 miesięcznej średniej kroczącej lub średniej ruchomej, jest to seria średnich 12 miesięcy w wielu kolejnych okresach 12-miesięcznych To narzędzie statystyczne c pomoc w ogólnym kierowaniu szeregu danych miesięcznych, ponieważ wygładza efekty zmian miesięcznych Możesz użyć 12-miesięcznej średniej kroczącej do analizy niemal każdego typu miesięcznych numerów, takich jak przychody, zyski, cen akcji lub sald na rachunkach. Zgnij miesięczne dane, dla których chcesz obliczyć 12-miesięczną średnią kroczącą Potrzebujesz co najmniej 13 kolejnych miesięcy informacji, ale im więcej masz, tym bardziej przydatna będzie średnia krocząca. Na przykład, przypuśćmy, że chcesz obliczyć 12-miesięczną średnią kroczącą w ciągu następnych 14 miesięcy sprzedaży. W przykładzie dodać miesięczne dane dotyczące sprzedaży od stycznia do grudnia 2017 roku. 50,000 55,000 60,000 65,000 70,000 75,000 72,000 70,000 68,000 71,000 76,000 85,000 817,000 Oddać wynik do 12 w celu obliczenia średniej miesięcznej liczby w najstarszym okresie 12 miesięcy Jest to pierwsza średnia krocząca. W tym przykładzie podziel się 817 000 na 12. 817 000 12 miesięcy 68 083 dla pierwszej średniej. e dane miesięczne za kolejny kolejny dwunastomiesięczny okres Obejmuje to poprzedni okres 12 miesięcy z wyjątkiem najstarszego miesiąca Obejmuje również najnowszy miesiąc bezpośrednio po poprzednim okresie dwunastomiesięcznym. W przykładzie następny kolejny dwunastomiesięczny okres Luty 2017 do stycznia 2018 Dodawanie miesięcznych numerów sprzedaży, aby uzyskać 840 000. Podziel swój wynik o 12, aby obliczyć drugą średnią kroczącą W przykładzie podziel się 840 000 na 12 840 000 12 70 000 sekundy średniej kroczącej. Dodaje dane miesięczne na kolejne kolejne 12 , a następnie podzielić wynik o 12, aby obliczyć trzecią średnią kroczącą Powtórz to samo obliczenie dla każdego następnego 12-miesięcznego okresu, aby obliczyć pozostałe średnie kroczące. W przykładzie dodać miesięczną sprzedaż od marca 2017 r. do lutego 2018 r., aby uzyskać 852 000 Dziel się 852,000 na 12, aby uzyskać trzecią średnią ruchomą wynoszącą 71 000. Średnie kroczące 12 miesięcy to 68 083, 70 000 i 71 000, co wskazuje na rosnącą tendencję sprzedaży w danym peri od. Plot danych miesięcznych i średniej 12 miesięcy na wykresie, aby zobaczyć trend Twoich danych.
No comments:
Post a Comment