Exponentieller Gleitender Durchschnitt In Sas

Der Beispielcode auf der Registerkarte Voller Code veranschaulicht, wie der gleitende Durchschnitt einer Variablen über einen gesamten Datensatz, über die letzten N Beobachtungen in einem Datensatz oder über die letzten N Beobachtungen innerhalb einer BY-Gruppe berechnet wird. Diese Beispieldateien und Codebeispiele werden von SAS Institute Inc. bereitgestellt, und zwar ohne Gewährleistung jeglicher Art, entweder ausdrücklich oder implizit, einschließlich aber nicht beschränkt auf die implizierten Garantien der Marktgängigkeit und Eignung für einen bestimmten Zweck. Die Empfänger erkennen an und stimmen zu, dass SAS Institute nicht für irgendwelche Schäden haftbar ist, die sich aus ihrer Verwendung dieses Materials ergeben. Darüber hinaus bietet das SAS Institute keine Unterstützung für die hierin enthaltenen Materialien. Diese Beispieldateien und Codebeispiele werden von SAS Institute Inc. bereitgestellt, und zwar ohne Gewährleistung jeglicher Art, entweder ausdrücklich oder implizit, einschließlich aber nicht beschränkt auf die implizierten Garantien der Marktgängigkeit und Eignung für einen bestimmten Zweck. Die Empfänger erkennen an und stimmen zu, dass SAS Institute nicht für irgendwelche Schäden haftbar ist, die sich aus ihrer Verwendung dieses Materials ergeben. Darüber hinaus bietet das SAS Institute keine Unterstützung für die hierin enthaltenen Materialien. Berechnen Sie den gleitenden Durchschnitt einer Variablen durch einen ganzen Datensatz, über die letzten N Beobachtungen in einem Datensatz oder über die letzten N Beobachtungen innerhalb einer BY-group. I enthalten einen Screenshot zur Klärung meines Problems: Im Versuch, einige zu berechnen Art der gleitenden durchschnittlichen und bewegenden Standardabweichung. Die Sache ist, ich möchte die Variationskoeffizienten (stdevavg) für den aktuellen Wert berechnen. Normalerweise geschieht dies durch die Berechnung der stdev und avg für die letzten 5 Jahre. Aber manchmal gibt es Beobachtungen in meiner Datenbank, für die ich nicht über die Informationen der letzten 5 Jahre (vielleicht nur 3, 2 etc). Thats, warum ich einen Code wünschen, der den avg und stdev berechnet, selbst wenn es keine Informationen für die ganzen 5 Jahre gibt. Auch, wie Sie in den Beobachtungen zu sehen, manchmal habe ich Informationen über mehr als 5 Jahren, wenn dies der Fall ist, brauche ich irgendeine Art von gleitenden Durchschnitt, der mir erlaubt, die avg und stdev für die letzten 5 Jahre zu berechnen. Also, wenn ein Unternehmen hat Informationen für 7 Jahre Ich brauche eine Art von Code, der die avg und stdev für berechnen wird, sagen wir, 1997 (1991-1996), 1998 (von 1992-1997) und 1999 (1993-1998). Da bin ich nicht sehr vertraut mit Sas-Befehle sollte es (sehr sehr grob) wie: Oder so etwas, ich habe wirklich keine Ahnung, Im gonna versuchen und herauszufinden, aber es lohnt sich, wenn ich es nicht finden Die in den Optionen TRANSFORMIN und TRANSFORMOUT verwendet werden können, sind in Tabelle 14.1 dargestellt. Operationen werden auf jeden Wert der Serie angewendet. Jeder Wert der Serie wird durch das Ergebnis der Operation ersetzt. In Tabelle 14.1. Oder x den Wert der Reihe zu einer bestimmten Zeitspanne t darstellt, bevor die Transformation angewendet wird, den Wert der Ergebnisreihe darstellt und N die Gesamtzahl der Beobachtungen darstellt. Die Notation n gibt an, dass das Argument n optional ist. Der Standardwert ist 1. Das Notation-Fenster wird als Argument für die beweglichen Statistikoperatoren verwendet und gibt an, dass Sie entweder eine ganzzahlige Anzahl von Perioden n oder eine Liste von n-Gewichten eingeben können Klammern. Die Notationsequenz wird als Argument für die Sequenzoperatoren verwendet und gibt an, dass Sie eine Zahlenfolge angeben müssen. Die Notation s gibt die Länge der Saisonalität an und ist ein erforderliches Argument. Tabelle 14.1 Transformationsoperationen Verschieben von Zeitfensteroperatoren Einige Operatoren berechnen die Statistik für einen Satz von Werten innerhalb eines Laufzeitfensters, die als Laufzeitfensteroperatoren bezeichnet werden. Es gibt zentrierte und rückwärtige Versionen dieser Operatoren. Die Zentrierbewegungszeitfensteroperatoren sind CMOVAVE, CMOVCSS, CMOVGMEAN, CMOVMAX, CMOVMED, CMOVMIN, CMOVPROD, CMOVRANGE, CMOVRANK, CMOVSTD, CMOVSUM, CMOVTVALUE, CMOVUSS und CMOVVAR. Diese Operatoren berechnen die Statistik der Werte für Beobachtungen. Die Rückwärtsbewegungszeitfensteroperatoren sind MOVAVE, MOVCSS, MOVGMEAN, MOVMAX, MOVMED, MOVMIN, MOVPROD, MOVRANGE, MOVRANK, MOVSTD, MOVSUM, MOVTVALUE, MOVUSS und MOVVAR. Diese Operatoren berechnen die Statistik der Werte. Alle Laufzeitfensteroperatoren akzeptieren ein Argument, das die Anzahl der Perioden angibt, die in das Zeitfenster eingeschlossen werden sollen. Zum Beispiel berechnet die folgende Aussage einen Fünf-Perioden-Rückwärtsbewegungsdurchschnitt von X. In diesem Beispiel wird die resultierende Transformation Die folgende Anweisung berechnet einen Fünfperioden-zentrierten gleitenden Durchschnitt von X. In diesem Beispiel ist die resultierende Transformation Wenn das Fenster mit einem zentrierten Bewegungszeitfensteroperator keine ungerade Zahl ist, wird ein weiterer verzögerter Wert als der Leitwert in das Zeitfenster eingeschlossen. Das Ergebnis des CMOVAVE 4-Operators ist z. B. Sie können eine Vorwärtsbewegungszeitfensteroperation durch Kombinieren eines rückwärts beweglichen Zeitfensteroperators mit dem REVERSE-Operator berechnen. Zum Beispiel berechnet die folgende Anweisung einen Fünf-Zeit-Vorwärtsbewegungsdurchschnitt von X. In diesem Beispiel ist die resultierende Transformation Einige der Laufzeitfensteroperatoren ermöglichen es Ihnen, eine Liste von Gewichtswerten anzugeben, um gewichtete Statistiken zu berechnen. Hierbei handelt es sich um CMOVAVE-, CMOVAVE-, CMOV-, CMOV-, CMOVPROD-, CMOVSTD-, CMOVTVALUE-, CMOVUSS-, CMOVVAR-, MOVAVE-, MOVCSS-, MOVGMEAN-, MOVPROD-, MOVSTD-, MOVTVALUE-, MOVUSS - und MOVVAR-Signale. Um einen gewichteten Bewegungszeitfensteroperator anzugeben, geben Sie nach dem Operatornamen die Gewichtswerte in Klammern ein. Die Fensterbreite ist gleich der Anzahl der Gewichte, die Sie nicht angeben. Zum Beispiel berechnet die folgende Anweisung einen gewichteten fünfperiodischen zentrierten gleitenden Durchschnitt von X. In diesem Beispiel ist die resultierende Transformation Die Gewichtswerte müssen größer als Null sein. Wenn die Gewichte nicht zu 1 addieren, werden die angegebenen Gewichte durch ihre Summe geteilt, um die Gewichte zu erzeugen, die verwendet werden, um die Statistik zu berechnen. Ein vollständiges Zeitfenster steht am Anfang der Serie nicht zur Verfügung. Für die zentrierten Operatoren ist auch ein komplettes Fenster am Ende der Serie nicht verfügbar. Die Berechnung der Laufzeitfensteroperatoren wird wie folgt für diese Randbedingungen angepasst. Bei rückwärts bewegenden Fensteroperatoren wird die Breite des Zeitfensters am Anfang der Reihe verkürzt. Beispielsweise sind die Ergebnisse des Operators MOVSUM 3 fehlende Werte Sie können die Länge der Ergebnisserien abschneiden, indem Sie die Operatoren TRIM, TRIMLEFT und TRIMRIGHT verwenden, um Werte am Anfang oder Ende der Serie fehlen zu lassen. Sie können diese Funktionen verwenden, um die Ergebnisse von Laufzeitfensteroperatoren zu trimmen, sodass die Ergebnisreihe nur Werte enthält, die aus einem Zeitfenster mit voller Breite berechnet werden. Zum Beispiel berechnen die folgenden Aussagen einen zentrierten Fünfperiodenbewegungsdurchschnitt von X. Und sie setzen auf fehlende Werte an den Enden der Serie, die Mittelwerte von weniger als fünf Werten sind. Normalerweise ignorieren die Bewegungszeitfenster und die kumulativen Statistikoperatoren fehlende Werte und berechnen ihre Ergebnisse für die nichtmissing Werte. Wenn dem Operator NOMISS vorangestellt wird, erzeugen diese Funktionen ein fehlendes Ergebnis, wenn irgendein Wert innerhalb des Zeitfensters fehlt. Der NOMISS-Operator führt keine Berechnungen durch, sondern dient dazu, die Operation des bewegten Zeitfenster-Operators, der ihm folgt, zu modifizieren. Der NOMISS-Operator hat keine Wirkung, es sei denn, es wird von einem beweglichen Zeitfensteroperator gefolgt. Beispielsweise berechnet die folgende Anweisung einen fünfperiodischen gleitenden Durchschnitt der Variablen X, erzeugt aber einen fehlenden Wert, wenn einer der fünf Werte fehlt. Die folgende Anweisung berechnet die kumulative Summe der Variablen X, erzeugt aber für alle Perioden nach dem ersten fehlenden X-Wert einen fehlenden Wert. Ähnlich wie der NOMISS-Operator führt der MISSONLY-Operator keine Berechnungen aus (es sei denn, es folgt die MEAN-Option), jedoch dient er dazu, die Operation des bewegten Zeitfenster-Operators, der ihm folgt, zu modifizieren. Wenn der Operator MISSONLY vorangestellt wird, ersetzen diese Laufzeitfensteroperatoren alle fehlenden Werte durch die sich bewegende Statistik und lassen die nicht-veränderten Werte unverändert. Zum Beispiel ersetzt die folgende Anweisung alle fehlenden Werte der Variablen X durch einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt der vergangenen Werte von X und lässt nicht veränderte Werte unverändert. Die fehlenden Werte werden mit dem angegebenen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt interpoliert. (Dies wird auch als einfache exponentielle Glättung bezeichnet.) Die folgende Anweisung ersetzt alle fehlenden Werte der Variablen X mit dem Gesamtmittel von X. Sie können den SETMISS-Operator verwenden, um fehlende Werte durch eine angegebene Zahl zu ersetzen. Beispielsweise ersetzt die folgende Anweisung alle fehlenden Werte der Variablen X durch die Zahl 8.77. Klassische Zerlegungsoperatoren Ist eine saisonale Zeitreihe mit Beobachtungen pro Saison, brechen klassische Zersetzungsmethoden die Zeitreihen in vier Komponenten: Trend, Zyklus, saisonale und unregelmäßige Komponenten. Die Trend - und Taktkomponenten werden oft zu einem Trendkreislauf zusammengefasst. Es gibt zwei grundlegende Formen der klassischen Zersetzung: multiplikativ und additiv, die unten gezeigt werden. Anwendungsbeispiele Die multiplikativen saisonalen Indizes sind 0,9, 1,2. 0,8 und 1,1 für die vier Quartale. Lassen Sie SEASADJ eine vierteljährliche Zeitreihenvariable sein, die saisonbereinigt multiplikativ angepasst wurde. Zur Wiederherstellung der Saisonalität zu SEASADJ verwenden Sie die folgende Transformation: Die additive saisonalen Indizes sind 4,4, -1,1, -2,1 und -1,2 für die vier Quartale. Lassen Sie SEASADJ eine vierteljährliche Zeitreihenvariable sein, die saisonabhängig additiv angepasst wurde. Um die Saisonalität nach SEASADJ wiederherzustellen, verwenden Sie folgende Transformation: Set Operators Für die set Operatoren steht der erste Parameter,, für den zu ersetzenden Wert und der zweite Parameter für den Ersatzwert. Der Ersatz kann am Anfang, an der Mitte oder am Ende der Serie lokalisiert werden. Beispiele für die Verwendung Nehmen wir an, dass ein Geschäft vor kurzem eröffnet wurde und dass die Verkaufsgeschichte in einer Datenbank gespeichert ist, die fehlende Werte nicht erkennt. Obwohl die Nachfrage vor dem Öffnen der Filialen existiert, weist diese Datenbank den Wert Null auf. Das Modellieren der Verkaufsgeschichte kann problematisch sein, da die Verkaufsgeschichte meist Null ist. Um diesen Mangel zu kompensieren, sollten die führenden Nullwerte auf Fehlen gesetzt werden, wobei die verbleibenden Nullwerte unverändert bleiben (keine Nachfrage darstellen). Ebenso wird angenommen, dass ein Geschäft vor kurzem geschlossen wurde. Die Nachfrage kann noch vorhanden sein, und daher ein aufgezeichneter Wert von Null nicht genau widerspiegeln tatsächlichen Nachfrage. Maßstabsbediener