Glidande medelvärde användning proc expand

I början av SAS System Release 6 08 kan PROC EXPAND i SAS ETS-mjukvaran användas för att göra en mängd olika datatransformationer. Dessa omvandlingar innefattar ledningar, lags, vägda och obesvidda glidmedel, rörliga summor och kumulativa summor för att nämna några Många nya transformationer tillkom i Release 6 12, inklusive separata specifikationer för centrerade och bakåtgående glidmedel. Dessa nya omvandlingar gjorde det nödvändigt att ändra syntaxen för några av de transformationer som stöddes före Release 6 12. Exempel på hur man anger syntaxen för centrerad och bakåtgående glidmedel med användning av Släpp 6 11 och tidigare och Släpp 6 12 och senare anges nedan. PROC EXPAND kan beräkna antingen ett centrerat glidande medelvärde eller ett bakåtgående glidande medelvärde. Ett 5-centrerat glidande medelvärde beräknas genom att i genomsnitt sammanfatta 5 sammanhängande värden Av serien aktuellt periodvärde utöver de två omedelbart föregående värdena och två värden som omedelbart följer nuvärdet A 5-årigt bakåtgående glidande medelvärde beräknas genom att medelvärdet av det aktuella periodvärdet beräknas med värdena från de fyra omedelbara föregående perioden. Följande syntax illustrerar hur man använder TRANSFORM MOVAVE n-specifikationen för att beräkna ett 5-centrerat glidande medelvärde med användning av Släpp 6 11 eller Tidigare. För att beräkna ett n-period bakåtgående glidande medelvärde med användning av Släpp 6 11 eller tidigare, använd användning av TRANSFORM MOVAVE n LAG k-specifikationen, där k n-1 2 om n är udda eller där k n-2 2 om n är jämn För Exempelvis illustrerar följande syntax hur man beräknar ett 5-årigt, bakåtgående glidande medelvärde genom att använda Släpp 6 11 eller tidigare. Följande syntax illustrerar hur man använder TRANSFORM CMOVAVE n-specifikationen för att beräkna ett 5-centrerat glidande medelvärde med användning av Släpp 6 12 eller senare . Följande liknande syntax illustrerar hur man använder TRANSFORM MOVAVE n-specifikationen för att beräkna ett 5-årigt bakåtgående glidande medelvärde med användning av Release 6 12 eller senare. För mer information, se Transformationsoperationer i EXPAND ch Om du inte har tillgång till SAS ETS, kan du beräkna ett glidande medelvärde i DATA-steget som illustreras i detta provprogram. Operativsystem och frigivningsinformation. Jag är SAS nybörjare och jag är nyfiken Om följande uppgift kan göras mycket enklare som det är för närvarande i mitt huvud. Jag har följande förenklade metadata i en tabell som heter userdatemoney. User - Date - Money. with olika användare och datum för varje kalenderdag för de senaste 4 År Uppgifterna är beställda av användaren ASC och Date ASC, provdata ser ut så här. Jag vill nu beräkna ett fem dagars glidande medelvärde för de pengar jag började med den ganska populära apprach med lagfunktionen som this. as du ser Problem med denna metod uppstår om det om datasteget går in i en ny användare, skulle Aron få några fördröjda värden från Anna som naturligtvis inte ska hända. Nu är min fråga ganska säker på att du kan hantera användaromkopplaren genom att lägga till några extra fält som Laggeduser och genom att nollställa N, Summa och Medelvariabler om du märker en sådan växel, men. Kan det här ske på ett enklare sätt Kanske använder BY-klausulen på något sätt Tack för dina idéer och hjälp. Jag tycker att det enklaste sättet är att använda PROC EXPAND. Och som nämnts i John s kommentar, det är viktigt att komma ihåg om det saknas värden och om att börja och avsluta observationer också. Jag har lagt till SETMISS-alternativet till koden, eftersom du klargjorde att du vill sakna värden för zerofy, inte ignorera dem som standard MOVAVE-beteende. Och om du vill utesluta de första 4 observationerna för varje användare eftersom de inte har tillräckligt med förhistorik för att beräkna glidande medelvärde 5, kan du använda alternativet TRIMLEFT 4 inom TRANSFORMOUT. answered dec 3 13 på 15 29. De operationer som kan användas i TRANSFORMIN - och TRANSFORMOUT-alternativen visas i tabell 14 1 Operationer tillämpas på varje värde i serien Varje värde i serien ersätts av resultatet av operationen. I tabell 14 1 eller x representerar värdet av serien under en viss tidsperiod t bef Malm transformationen appliceras, representerar värdet av resultatserien och N representerar det totala antalet observationer. Notationen n indikerar att argumentet n är valfritt standard är 1 Noteringsfönstret används som argumentet för de rörliga statistikoperatörerna , Och det indikerar att du kan ange antingen ett heltal antal perioder n eller en lista med n vikt inom parentes Notationsföljden används som argumentet för sekvensoperatörerna, och det indikerar att du måste ange en sekvens av tal Notationen s Anger längden på säsongligheten och det är ett obligatoriskt argument. Table 14 1 Transformation Operations. adds det angivna numret. Subtraherar angivna number. multiplies med det angivna number. divides med det angivna numret. indikerar att följande rörliga fönster summering eller produkt operatören bör anpassas för fönsterbredd. klassisk sönderdelning oregelbunden komponent. klassisk sönderdelning säsongskomponent. klassisk sönderdelning seaso Icke-justerad serie. klassisk sönderdelning trendcykel komponent. klassisk sönderdelning tillsats oregelbunden komponent. klassisk sönderdelning additiv säsongsmässig komponent. klassisk sönderdelning additiv säsongrensad series. smallest heltal större än eller lika med x. centered glidande average. centered flyttande korrigerad summa av kvadrater. Centrerad rörlig geometrisk mean. centrerad rörlig maximum. centrerad rörlig median. centrerad rörlig minimum. centrerad rörlig produkt. centrerad rörlig räckvidd. centrerad rörelse rank. centrerad flyttbar standardavvikelse. centrerad rörlig summa. centrerad rörlig t - värde. centrerad rörelse okorrigerad summa kvadrater. centrerad rörlig varians. kumulativ korrigerad summa av kvadrater. kumulativ geometrisk medelvärde. kumulativ standardavvikelse. kumulativ t - värde. kumulativ okorrigerad summa av kvadrater. span n-differens. exponentiellt viktat glidande medelvärde av med. avvikande vikttal där. Denna operation är också kallad enkel exponentiell utjämning. fraktisk skillnad med skillnad Order d where. largest heltal mindre än eller lika med x. fractional summation med summeringsorder d där. Hodrick-Prescott Filter trendkomponent där lambda är den icke-negativa filterparametern. Hodrick-Prescott Filter-cykelkomponent där lambda är den icke-negativa filterparameteren Logisk funktion. värden av serien n perioder tidigare. värden av serien n perioder senare. maximum av x och antal. minimum av x och number. missing värde om annars x. missing värde om annars x. missing värde om annars x. missing value om annars x. missing värde om annars x. missing värde om annars x. backward glidande medelvärdet av n grannvärden. backward vägda glidande medelvärdet av närliggande värden. backward rörlig korrigerad summa av kvadrater. backward rörlig geometrisk medelvärde Bakåtgående rörelse maximum. backward rörlig median. backward rörlig minimum. backward rörlig produkt. backward rörlig range. backward rörlig rank. backward rörlig standardavvikelse. backward rörlig summa. backward rörlig t - value. backward moving uncor Rectified sum of squares. backward moving variance. indicates att följande flytta tid window. statistic operator bör ersätta endast saknade värden med the. moving statistik och bör lämna icke misslyckade värden oförändrad. Om alternativet MEAN anges, så saknas värden are. replaced av det övergripande medelvärdet av serien. förändrar tecknet. indikerar att följande flyttade tidsfönster. statistiska operatören inte bör tillåta saknade values. percent-skillnad av det nuvarande värdet och lag n. percent summering av nuvärdet och kumulativa sumlagringsperioder. förhållandet mellan nuvärdet och lagret. förbi seriekernserien mellan and. add-sekvensvärdena till series. divide-serien efter sekvensvärden. subtrahera sekvensvärden till series. multiply-serien efter sekvensvärden. set alla värden på to. set-inbäddade värden av To. set startvärdena för att. replacerar saknade värden i serien med numret specificerade. set slutvärdena på till-1, 0 eller 1 när x är 0, lika med 0 respektive 0.kumulativ summa av multi Ples av n - period lags. sets att sakna ett värde om or. sets att sakna ett värde if. sets för att missa ett värde if. Voving Time Window Operators. Some operatörer beräknar statistik för en uppsättning värden inom ett flyttidsfönster det här är Kallade flygtidsfönsteroperatörer Det finns centrerade och bakåtvända versioner av dessa operatörer. De centrerade flygtidsfönsteroperatörerna är CMOVAVE, CMOVCSS, CMOVGMEAN, CMOVMAX, CMOVMED, CMOVMIN, CMOVPROD, CMOVRANGE, CMOVRANK, CMOVSTD, CMOVSUM, CMOVTVALUE, CMOVUSS och CMOVVAR Dessa operatörer beräknar statistiken över observatörsvärdena. De operatörer som arbetar bakåt för flyttning är MOVAVE, MOVCSS, MOVGMEAN, MOVMAX, MOVMED, MOVMIN, MOVPROD, MOVRANGE, MOVRANK, MOVSTD, MOVSUM, MOVTVALUE, MOVUSS och MOVVAR. Dessa operatörer beräknar statistik över värdena. Alla operatörerna i flytttidstiden accepterar ett argument som anger antalet perioder som ska inkluderas i tidsfönstret. Exempelvis beräknar följande uttalande ett femårigt bakåtgående glidande medelvärde av X . I detta exempel är den resulterande omvandlingen följande. Beräkningen av ett femårscentrerat glidande medelvärde av X. I det här exemplet är den resulterande transformationen. Om fönstret med en centrerad flyttningstidsfönsteroperatör inte är ett udda tal, en Mer fördröjt värde än blyvärde ingår i tidsfönstret. Exempelvis är resultatet av CMOVAVE 4-operatören. Du kan beräkna en framåtflyttande tidsfönsteroperation genom att kombinera en bakåtriktad flyttningstidsfönsteroperatör med REVERSE-operatören. Till exempel följande Uttalandet beräknar ett femårigt framåtriktat medelvärde av X. I detta exempel är den resulterande omvandlingen. Några av operatörerna för flyttidsfönstret gör att du kan ange en lista över viktvärden för att beräkna viktad statistik. Dessa är CMOVAVE, CMOVCSS, CMOVGMEAN, CMOVPROD , CMOVSTD, CMOVTVALUE, CMOVUSS, CMOVVAR, MOVAVE, MOVCSS, MOVGMEAN, MOVPROD, MOVSTD, MOVTVALUE, MOVUSS, och MOVVAR. För att ange en viktad flyttbar tidsfönster, ange viktvärdena I parentes efter operatörsnamnet Fönsterviddn är lika med antalet vikter som du anger inte specificerar. Exempelvis beräknar följande uttalande ett viktat femstegs centrerat glidande medelvärde av X. I det här exemplet är den resulterande transformationen. Viktvärdena måste vara större än noll Om vikterna inte summeras till 1 divideras de angivna vikterna med summan för att producera vikterna som används för att beräkna statistiken. Ett komplett tidsfönster är inte tillgängligt i början av serien. Centrerad operatör Ett komplett fönster är inte tillgängligt i slutet av serien. Beräkningen av operatörerna för rörelsestidsfönstret justeras för dessa gränsvillkor enligt följande. För operatörer med bakåtgående rörelse kortas tidsfönstrets bredd vid början av Serien Exempelvis är resultaten från MOVSUM 3-operatören missande värden. Du kan avkorta längden på resultatserierna genom att använda TRIM, TRIMLEFT och TRIMRIGHT-operatörerna till s Et-värden som saknas i början eller slutet av serien. Du kan använda dessa funktioner för att trimma resultaten av operatörerna i flytttidstiden så att resultatserien innehåller endast värden som beräknas från ett helt breddstidsfönster. Exempelvis beräknar följande uttalanden en Centrerad femstegs glidande medelvärde av X och de ställer in för att sakna värden vid slutet av serien som är medelvärden som är färre än fem värden. Normalt ignorerar flyttidfönstret och kumulativa statistikoperatörer saknade värden och beräknar deras resultat för de icke-misslyckade värdena När NOMISS-operatören föregår de här funktionerna skapar ett saknat resultat om något värde inom tidsfönstret saknas. NOMISS-operatören utför inga beräkningar men tjänar till att ändra driften av den operatör som förflyttar tid som följer den. NOMISS-operatören har ingen effekt om inte den följs av en operatör med flyttbar tidfönster. Exempelvis beräknar följande uttalande ett femårs glidande medelvärde av varianten Kan X men producerar ett saknat värde när någon av de fem värdena saknas. Följande redogörelse beräknar den kumulativa summan av variabeln X men producerar ett saknat värde för alla perioder efter det första saknade X-värdet. Liksom NOMISS-operatören, MISSONLY operatören utför inga beräkningar om inte följd av alternativet MEAN, men det tjänar till att modifiera funktionen för den flyttbara tidfönsteroperatören som följer den. Efter att MISSONLY-operatören har föregått, ersätter dessa flyttbara tidfönsteroperatörer eventuella saknade värden med den rörliga statistiken och Lämna icke-misslyckade värden oförändrade. Exempelvis ersätter följande uttalande eventuella saknade värden för variabeln X med ett exponentiellt vägat glidande medelvärde av de tidigare värdena på X och lämnar icke-avgivna värden oförändrade. De saknade värdena interpoleras med det angivna exponentiellt viktade glidmedlet. Detta är även kallad enkel exponentiell utjämning. Följande redogörelse ersätter eventuella saknade värden på varen Iable X med det totala betyget av X. You kan använda SETMISS-operatören för att ersätta saknade värden med ett angivet antal. Exempelvis ersätter följande uttalande några saknade värden för variabeln X med nummer 8 77. Klassiska nedbrytningsoperatörer. Om det är en Säsongsbetonade tidsserier med observationer per säsong, klassiska sönderdelningsmetoder bryter ner tidsserierna i fyra komponenter trend-, cykel-, säsongs - och oregelbundna komponenter Trend - och cykelkomponenterna kombineras ofta för att bilda trendcykelkomponenten Det finns två grundläggande former av klassisk Sönderdelnings multiplikativ och additiv som visas nedan. Exempel på användning. De multiplicativa säsongsindexen är 0 9, 1 2 0 8 och 1 1 för de fyra kvartalen. Låt SEASADJ vara en kvartalsvis variabel som är säsongsrensad i ett multiplikativ mode För att återställa säsongsförhållandet till SEASADJ använd följande transformation. The additiv säsongsindex är 4 4, -1 1, -2 1 och -1 2 för de fyra kvartalen Låt SEASADJ är en kvartalsvariabelvariabel som är säsongsrensad på additiv sätt För att återställa säsongssituationen till SEASADJ använder du följande transformation. Set Operators. For de inställda operatörerna representerar den första parametern det värde som ska ersättas och den andra parametern, , Representerar ersättningsvärdet. Ersättningen kan lokaliseras till början, mitten eller slutet av serien. Exempel på användning. Antag att en butik öppnades nyligen och att försäljningshistoriken lagras i en databas som inte känner igen värden som saknas. Även om Efterfrågan kan ha funnits innan butikerna öppnades, tilldelar denna databas värdet på noll. Modellering av försäljningshistoriken kan vara problematisk eftersom försäljningshistoriken är mestadels noll. För att kompensera för denna brist, bör de ledande nollvärdena sättas att saknas med återstående noll värden oförändrade representerar ingen efterfrågan. Liksom antar att en butik är stängd nyligen Efterfrågan kan fortfarande vara närvarande och därmed ett inspelat värde av ze Ro reflekterar inte exakt den faktiska efterfrågan. Skaloperatör. För skalaoperatören representerar den första parametern, värdet associerat med minimivärdet och den andra parametern, representerar värdet associerat med det maximala värdet av den ursprungliga serien. Skaloperatören återkallar de ursprungliga uppgifterna för att ligga mellan parametrarna och enligt följande. Exempel på användning. Antag att två nya produktförsäljningshistorier lagras i variabler och och du vill bestämma deras antagningsgrader. För att jämföra deras antagningshistorier måste variablerna skalas för Jämförelse. Adjust Operator. For de rörliga summerings - och produktfönsteroperatörerna är fönsterviddarna vid början och slutet av serien mindre än de i mitten av serien. Om det finns inbäddade saknade värden är fönstervidden mindre än Specificerad När föranställd av ADJUST-operatören justeras den rörliga summeringen MOVSUM CMOVSUM och rörliga produktoperatörer MOVPROD CMOVPROD genom fönstret bredden. Till exempel, anta att variabeln har 10 värden och den rörliga summeringsoperatören av bredd 3 appliceras på för att skapa variabeln med fönsterbreddsjustering och variabeln utan justering. Ovanstående transformationer resulterar i följande förhållande mellan och,, för att De två första fönsterviddarna är mindre än 3.Till exempel, anta att variabeln har 10 värden och den rörliga multiplikativa operatören av bredd 3 appliceras på för att skapa variabeln med fönsterbreddsjustering och variabeln utan justering. Ovanstående transformation resulterar i Följande, eftersom de första två fönsterviddarna är mindre än 3.Moving T-Value Operators. De rörliga t-värdesoperatörerna CUTVALUE, MOVTVALUE, CMOVTVALUE beräknar t-värdet för den kumulativa serien eller flyttfönstret. De kan ses som kombinationer av det rörliga genomsnittet CUAVE, MOVAVE, CMOVAVE och den flytande standardavvikelsen CUSTD, MOVSTD, CMOVSTD respektive. Percent Operators. The procentuella operatörer com Puttar procentuell summering och procentuell skillnad av det aktuella värdet och summan av summationsoperatorn PCTSUM beräknas Om något av värdena för föregående ekvation saknas eller den kumulativa summeringen är noll, är resultatet inställt på att saknas. Den procentuella skillnaden operatören PCTDIF beräknar Om något av värdena i föregående ekvation saknas eller fördröjningsvärdet är noll, är resultatet inställt på att saknas. Till exempel, antar variabel innehåller serien. Den procentuella summan av lag 4 appliceras på för att skapa variabeln. Den procentuella skillnaden i Lag 4 appliceras för att skapa variabeln. Ratoperatörer. Ratiooperatören beräknar förhållandet mellan nuvärdet och värdet. Ratiooperatorn RATIO beräknar om något av värdena för föregående ekvation saknas eller fördröjningsvärdet är noll, så resultatet är inställt på att saknas. Till exempel, antar variabel innehåller serien. Förhållandet mellan det nuvarande värdet och det fördröjda 4-värdet av variabeln. Procentandelens förhållande nt-värdet och lag 4-värdet av är tilldelat variabeln.