جار نقل متوسط ستاتا 11

هذا الهيكل البيانات غير صالحة تماما للغرض. بافتراض معرف معرف تحتاج إلى إعادة تشكيل. مثلا ثم المتوسط ​​المتحرك سهل. استخدام تسموث أو مجرد توليد. مثلا مزيد من المعلومات عن سبب عدم ملاءمة بنية البيانات: ليس فقط حساب المتوسط ​​المتحرك بحاجة إلى حلقة (لا تتضمن بالضرورة إغن)، ولكنك ستخلق العديد من المتغيرات الإضافية الجديدة. استخدام تلك في أي تحليل لاحق سيكون في مكان ما بين محرجا ومستحيلا. إديت إل إعطاء حلقة عينة، في حين لا تتحرك من موقف بلدي أنها تقنية سيئة. أنا لا أرى سبب وراء التسمية التسمية حيث P1947 هو وسيلة ل 1943-1945 أفترض أن هذا مجرد خطأ مطبعي. لنفترض أن لدينا بيانات عن 1913-2012. لمدة 3 سنوات، ونحن نفقد سنة واحدة في كل نهاية. يمكن كتابة ذلك بشكل أكثر إيجازا، على حساب موجة من وحدات الماكرو داخل وحدات الماكرو. استخدام الأوزان غير المتكافئة أمر سهل، كما هو موضح أعلاه. والسبب الوحيد لاستخدام إغن هو أنه لا يتخلى إذا كان هناك أخطاء، والتي سوف تفعل أعلاه. وكمسألة اكتمال، لاحظ أنه من السهل التعامل مع الفشل دون اللجوء إلى إغن. والمقام إذا كانت جميع القيم مفقودة، يقل هذا إلى 00، أو مفقود. وإلا، إذا كان أي قيمة مفقودة، نضيف 0 إلى البسط و 0 إلى المقام، وهو نفس تجاهل ذلك. وبطبيعة الحال يمكن تحمل الرمز كما هو مبين أعلاه للمتوسطات البالغة 3 سنوات، ولكن إما لهذه الحالة أو لمتوسط ​​المتوسط ​​على مدى سنوات أخرى، فإننا سوف تحل محل خطوط أعلاه من قبل حلقة، وهو ما يفعل إغن. Stata: تحليل البيانات والبرامج الإحصائية نيكولاس J كوكس، جامعة دورهام، المملكة المتحدة كريستوفر بوم، كلية بوسطن إيجن، ما () وحدودها ستاتارسكوس الأمر الأكثر وضوحا لحساب المتوسطات المتحركة هي وظيفة ما () من إغن. ونظرا للتعبير، فإنه يخلق المتوسط ​​المتحرك-بيريود من هذا التعبير. افتراضيا، يؤخذ على النحو 3. يجب أن تكون غريبة. ومع ذلك، كما يشير الإدخال اليدوي، إغن، ما () قد لا تكون مقترنة مع فارليست:. ولهذا السبب وحده، فإنه لا ينطبق على بيانات الفريق. في أي حال، فإنه يقف خارج مجموعة من الأوامر المكتوبة خصيصا لسلاسل زمنية انظر سلسلة زمنية للحصول على التفاصيل. النهج البديلة لحساب المتوسطات المتحركة لبيانات اللوحة، هناك خياران على الأقل. كلاهما يعتمد على مجموعة البيانات التي كانت تسيت مسبقا. هذا هو الكثير يستحق القيام به: ليس فقط يمكنك حفظ نفسك مرارا وتكرارا تحديد متغير لوحة ومتغير الوقت، ولكن ستاتا يتصرف بذكاء إعطاء أي ثغرات في البيانات. 1. اكتب التعريف الخاص بك باستخدام توليد باستخدام مشغلي سلسلة الوقت مثل L. و F.. تعطي تعريف المتوسط ​​المتحرك كحجة إلى بيان توليد. إذا قمت بذلك، فإنك، بطبيعة الحال، لا تقتصر على الوزن المرجح (غير مرجحة) المتوسطات المتحركة المتمركزة المحسوبة بواسطة إغن، ما (). على سبيل المثال، سيتم إعطاء متوسطات متحرکة متساوية الترجيح لثلاث فترات من خلال بعض الأوزان يمكن تحديدها بسهولة: يمكنك، بطبيعة الحال، تحديد تعبير مثل السجل (ميفار) بدلا من اسم متغير مثل ميفار. ميزة واحدة كبيرة من هذا النهج هو أن ستاتا تلقائيا يفعل الشيء الصحيح للبيانات لوحة: القيم الرائدة والتخلف يتم العمل بها داخل لوحات، تماما كما يملي المنطق يجب أن تكون. والعيب الأبرز هو أن سطر الأوامر يمكن أن يكون طويلا إذا كان المتوسط ​​المتحرك ينطوي على عدة مصطلحات. مثال آخر هو متوسط ​​متحرك من جانب واحد يعتمد فقط على القيم السابقة. ويمكن أن يكون ذلك مفيدا لتوليد توقعات تكيفية لما يمكن أن يستند إليه المتغير فقط على المعلومات حتى الآن: ما يمكن أن يتنبأ به شخص ما للفترة الحالية استنادا إلى القيم الأربع الماضية، باستخدام مخطط الترجيح الثابت (قد يكون الفارق الزمني 4 فترات (تستخدم عادة مع أوقات الفصول الربع سنوية.) 2. استخدام إغن، مرشح () من سك استخدم مرشح وظيفة إغن المكتوب من المستعمل () من حزمة إغنمور على سك. في ستاتا 7 (تحديث بعد 14 نوفمبر 2001)، يمكنك تثبيت هذه الحزمة التي بعد ذلك مساعدة إغنمور نقاط للتفاصيل على مرشح (). سيتم تقديم المثالين أعلاه (في هذه المقارنة قد يكون نهج التوليد أكثر شفافية، ولكننا سنرى مثالا على العكس في لحظة). يؤدي إلى تأخر سلبي: في هذه الحالة -11 يوسع إلى -1 0 1 أو الرصاص 1، تأخر 0، تأخر 1. و فيسينتس كويف، نومليست آخر، مضاعفة المتخلفة أو العناصر الرائدة المقابلة: في هذه الحالة هذه البنود هي F1.myvar . ميفار و L1.myvar. ويتمثل تأثير خيار التطبيع في قياس كل معامل بمجموع المعاملات بحيث يكون معامل التطبيع (1 1 1) معادلا لمعاملات 13 13 13 و كوف (1 2 1) تطبيع يعادل معاملات 14 12 14 يجب أن تحدد ليس فقط التأخر ولكن أيضا المعاملات. ونظرا لأن إغين، ما () توفر الحالة المرجحة بالتساوي، فإن الأساس المنطقي الرئيسي ل إغين، فيلتر () هو دعم الحالة المرجحة غير المتكافئة، والتي يجب أن تحدد معاملاتها. ويمكن القول أيضا أن إلزام المستخدمين بتحديد المعاملات هو ضغط إضافي قليلا عليهم للتفكير في المعاملات التي يريدون. المبرر الرئيسي لأوزان متساوية هو، ونحن نخمن، والبساطة، ولكن الأوزان متساوية لديها خصائص نطاق التردد رديء، على سبيل المثال الاعتبار واحد فقط. والمثال الثالث أعلاه يمكن أن يكون إما معقدا تماما مثل النهج المولد. هناك حالات حيث إغن، مرشح () يعطي صياغة أبسط من توليد. إذا كنت ترغب في مرشح ثنائي الحدين لمدة تسعة، والتي يجد علماء المناخ مفيدة، ثم يبدو ربما أقل رهيبة من وأسهل للحصول على الحق من، تماما كما هو الحال مع نهج توليد، إغن، تصفية () يعمل بشكل صحيح مع بيانات لوحة. في الواقع، كما ذكر أعلاه، فإنه يعتمد على مجموعة البيانات التي كانت تسيت مسبقا. نصيحة رسومية بعد حساب المتوسطات المتحركة الخاصة بك، وربما كنت تريد أن ننظر إلى الرسم البياني. الأمر المكتوب المستخدم تسغراف هو الذكية حول تسيت مجموعات البيانات. تثبيته في ما يصل إلى تاريخ ستاتا 7 التي كتبها سك إنست تسغراف. ماذا عن التقسيم الفرعي إذا لم يستفد أي من الأمثلة أعلاه من القيود. في الواقع إغن، ما () لن تسمح إذا كان سيتم تحديدها. أحيانا الناس يريدون استخدام إذا عند حساب المتوسطات المتحركة، ولكن استخدامه هو أكثر تعقيدا قليلا مما هو عليه عادة. ما الذي تتوقعه من المتوسط ​​المتحرك المحسوب إذا كان. دعونا نحدد إمكانيتين: التفسير الضعيف: أنا لا أريد أن أرى أي نتائج للملاحظات المستبعدة. تفسير قوي: أنا لا أريد حتى لك لاستخدام القيم للملاحظات المستبعدة. هنا مثال ملموس. لنفترض كنتيجة لبعض إذا الشرط، الملاحظات 1-42 مدرجة ولكن لا الملاحظات 43 جرا. ولكن المتوسط ​​المتحرك ل 42 سيعتمد، من بين أمور أخرى، على قيمة الملاحظة 43 إذا كان المتوسط ​​يمتد إلى الوراء وإلى الأمام، وهو طوله 3 على الأقل، وسيعتمد بالمثل على بعض الملاحظات 44 وما بعدها في بعض الظروف. تخميننا هو أن معظم الناس سوف تذهب للتفسير الضعيف، ولكن ما إذا كان هذا هو الصحيح، إغن، مرشح () لا يدعم إذا كان أي منهما. يمكنك دائما تجاهل ما كنت دونرسكوت تريد أو حتى تعيين القيم غير المرغوب فيها إلى المفقودين بعد ذلك باستخدام استبدال. ملاحظة حول النتائج المفقودة في نهايات السلسلة لأن المتوسطات المتحركة هي وظائف تأخر و يؤدي، إغن، ما () تنتج مفقودة حيث لا توجد تأخرات و يؤدي في بداية ونهاية السلسلة. وهناك خيار نوميس يجبر على حساب المتوسطات المتحركة الأقصر غير المقوسة للتيول. في المقابل، لا تولد ولا إيجين، تصفية () يفعل، أو يسمح، أي شيء خاص لتجنب النتائج المفقودة. إذا كان أي من القيم المطلوبة للحساب مفقود، فإن هذه النتيجة مفقودة. والأمر متروك للمستعملين لتحديد ما إذا كانت الجراحة التصحيحية مطلوبة لهذه الملاحظات وما إذا كان ذلك مفترضا بعد النظر إلى مجموعة البيانات والنظر في أي علم أساسي يمكن حمله. تخيل لديك بيانات عن أسعار العديد من المنتجات. لكل من المنتجات التي تسجل معلومات الأسعار الأسبوعية. كلير سيت أوبس 200 جين بروديد كل منتج لديه سعر متوسط ​​فريد برودبريس ربويسون (5) 7 لديك بيانات عن الأسعار الأسبوعية لمدة 200 أسبوع. توسيع 200 بييسورت بروديد: جين تن تسمية فار t أسبوع هناك أيضا بعض التباين الموسمية جين الموسمي 0.2sin (pit50) وكذلك الاتجاه العام الاتجاه العام t.005 الملاحظة الأولى لا يرتبط مع أي اتجاه السعر prodprice2.5 السعر الجنرال (10) 10 إذا كان t1 استبدال سعر prodprice2 الاتجاه الموسمية .7pricen-1 .3rpoisson (10) 10 إذا t2 استبدال سعر برودبريس الاتجاه الموسمية .5pricen-1 .2pricen-2 .3rpoisson (10) 10 إذا t3 استبدال سعر برودبريس الاتجاه الموسمية .3pricen-1 .2pricen-2 .2pricen-3 .3rpoisson (10) 10 إذا كان t4 استبدال السعر برودبريس الاتجاه الموسمية .3pricen-1 .175pricen-2 .125pricen-3 .1pricen-4 .3rpoisson (10) 10 إذا tgt4 إنشاء (اتجاهات الأسعار الحقيقية للمنتجات الستة الأولى) الآن يتيح لنا تخيل أن البيانات التي تم إنشاؤها أعلاه هي معلومات الأسعار الحقيقية التي لا يمكن ملاحظتها بشكل أساسي. بدلا من ذلك لديك مجموعات متعددة من البيانات في الأسبوع على الأسعار التي تختلف كل من بعض الخطأ المضاف عشوائي. قم بتوسيع 3 بريسورت بروديد t: جين برودوبس n جين بريسكولكت برايس رنورمال () .25 ومع ذلك فإن معلومات الأسعار التي لديك بعض الإدخالات التي 10 قد أدخلت خطأ عن طريق الخطأ. (1، .1) جين سكالارورور رنورمال () 1 جين برايسوبولك بريسكولكت (1entryerrorscalarerror) التسمية فار السعرات السعر المسجل بالإضافة إلى ذلك، لم يتم جمع 35 من بيانات السعر الخاص بك أبدا جينبين مفقود ربينوميال (1، .35) قطرة إذا مفقود 1 إنشاء غلوبال فور تو غلوبال توغراف فورف i 16 غلوبال توغراف (خط السعر إذا كان بروديد i أمب prodobs1) توواي توغراف، أسطورة (أوف) تيتل (اتجاهات الأسعار الملحوظة للمنتجات الستة الأولى) إبقي t تروبوبس بروديد إنتيرور أنا أحافظ على خطأ في الإدخال مجموعة البيانات كوسيلة للمقارنة على الرغم من أنه لن يلاحظ مباشرة. والسؤال هو: هل يمكنك الآن مع هذه البيانات الفوضى استرداد البيانات السعر الذي يشبه الأصلي أول شيء يجب علينا استغلال هو تكرار البيانات المسجلة. مبعثر برايسوبس t إذا بروديد 1، عنوان (فمن السهل أن نرى الانحرافات الفردية) فمن السهل أن نرى الانحرافات الفردية ولكن نحن لا نريد أن تذهب من خلال جميع المنتجات 200 لتحديد فردي القيم المتطرفة. نحن نريد أن نتوصل إلى نظام لتحديد القيم المتطرفة. ليتس توليد متوسط ​​حسب المنتج والوقت بيسورت t: متوسط ​​إغين يعني (برايسوبس) يتيح العلم أي الملاحظة التي هي 120 أكبر من المتوسط ​​أو 80 أقل من المتوسط. (بريسيمين غ priceobs1.2 بريسيمين لوت priceobs.8) دعونا نرى كيف يعمل: اثنين (مبعثر برايسوبس t إذا بروديد 1) (مبعثر برايسوبس t إذا بروديد 1 أمب علم 1. مسيمبول (لغس)). تيتل (بعض من القيم المتطرفة يمكن تحديد مجرد النظر في المتوسط) أسطورة (إيقاف) كور إن فلاور إنيرورور يرتبط علمنا حوالي 45 مع أخطاء الإدخال. هذا أمر جيد ولكن يمكننا أن نفعل ما هو أفضل. وأقترح بدلا من استخدام المتوسط ​​فقط أن نبني متوسطا متحركا للأسعار ونرى كيف ينحرف كل إدخال عن المتوسط. المشكلة الوحيدة هي أن الأمر المتوسط ​​المتحرك يتطلب إكستسيت ويتطلب إدخال واحد فقط لكل فترة زمنية. لذلك، أقول أننا نعيد متغير الوقت وإضافة في كما لو سجلت في وقت مختلف من الأسبوع رقم المراقبة. نحن بحاجة إلى توليد حديثا برودوبس لأننا لا نعرف أي ملاحظة مفقودة من كل منتج. بريسورت بروديد t: جين برودوبس n جين t2 t4 برودوبس كستسيت يحدد لوحة لوحة البيانات معرف و الوقت سلسلة المستوى. زتسيت بروديد t2 الأمر الذي سنستخدمه هو تسموث يتم تشفيره بحيث أنه بتحديد ما يعني أنه يتحرك المتوسط ​​والنافذة يحكي ستاتا كم من الفترات الزمنية للعد إلى الأمام وكم من وراء في الأرياف تتحرك. يمكن أن يستغرق هذا الأمر بعض الوقت. (23 0 23) 23 هو في الواقع 5 أسابيع قبل و 5 أسابيع وراء 0 يروي ستاتا عدم تضمين نفسي في ذلك المتوسط ​​المتوسط ​​المتحرك اثنين (مبعثر برايسوبس t إذا بروديد 1) (خط مابريسيوبس t إذا بروديد 1) (خط بريسيمين t إذا بروديد 1). العنوان (المتوسط ​​المتحرك أقل قابلية للتقبل إلى القيم المتطرفة) المتوسط ​​المتحرك أكثر ثباتا من المتوسط ​​الزمني فقط. ليتس محاولة الإبلاغ باستخدام المتوسط ​​المتحرك كاب إسقاط flag2 جين flag2 (مابريسيوبس غ priceobs1.2 مابريسيوبس لوت priceobs.8) اثنين (مبعثر بريسوبس t إذا بروديد 1) (مبعثر بريسوبس t إذا بروديد 1 أمب العلم 21. مسيمبول (لغس)). (يمكن أن يكون المتوسط ​​المتحرك أيضا مفيدا) أسطورة (إيقاف) كور فلاج 2 إنتريور إسقاط قطرة البيانات التي تم الإبلاغ عنها إذا كان فلاج 21 الانهيار إلى المستوى الأسبوعي للإنهيارات السعرية، من قبل (بروديد t) لابيل فار برايسوبس متوسط ​​السعر الذي لوحظ فورف i 16 النسخة العالمية (مبعثر السعر (t) إذا كان بروديد i) تواي توغراف، أسطورة (قبالة) عنوان (اتجاهات الأسعار الملحوظة للمنتجات الستة الأولى) البيانات تبحث أفضل بكثير ولكن لا يزال لدينا بوضوح بعض القيم المتطرفة غير المرغوب فيها. ويمكننا الاستفادة من اتجاهات المنتجات المتقاطعة للمساعدة في تحديد القيم المتطرفة ضمن أسعار المنتجات. بريسورت t: إيغين أفيبريس (ريجيستيرد أفيبريس) ريج بريسيدوبس أفيبريس إذا كان بروديد 1 يتوقع الإقامة 1، المتبقية ريج برايسوبس أفيبريس إذا كان بروديد 2 توقع ريسيد 2، ريج ريسيدنتس أفيبريس إذا بروديد 3 التنبؤ Resid3، توواي المتبقية (خط Resid1 t إذا بروديد 1) (خط السعر t إذا بروديد 1) (خط ريسيد 2 t إذا بروديد 2) (خط برايسوبس t إذا بروديد 2) (خط Resid3 t إذا بروديد 3) (خط برايسوبس t إذا بروديد 3). العنوان (البقايا هي مؤشرات واضحة من القيم المتطرفة) أسطورة (إيقاف) وأخيرا، دعونا إسقاط الملاحظات مع المخلفات التي هي أكبر من 1.5 الانحرافات المعيارية عن المتوسط. resid price price price price price price price price 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 إذا كان بروديد 2) (مبعثر بريسوبس t إذا بروديد 2 أمب علم 1. مسيمبول (لغس)) عنوان (الآن مجرد محاولة إزالة بعض القيم المتطرفة النهائية) أسطورة (قبالة) التآمر المنتج 1 التسعير بالنسبة إلى القيم المتطرفة. (تذبذب الأسعار في المنتجات الستة الأولى) لا توجد مؤشرات على أسعار المنتجات الستة الأولى كما نظيفة الرسم البياني الأول لدينا ولكن بالتأكيد تحسنت كثيرا.