Sunday 12 March 2017

Gleitender Mittelwert 11

Ich habe eine Liste von Personen, Registrierungszeiten und Scores. In Stata möchte ich einen gleitenden Durchschnitt der Punktzahl auf der Grundlage eines Zeitfensters um jede Beobachtung berechnen (nicht ein Fenster, basierend auf einer laggingleading Anzahl von Beobachtungen). Zum Beispiel, annehmen - 2 Tage auf jeder Seite und nicht einschließlich der aktuellen Beobachtung, Im Versuch, so etwas wie dieses zu berechnen: Ive versucht, die Datenmenge mit tsset definieren und verwenden Sie dann tssmooth. Aber konnte es nicht erhalten, um zu arbeiten. Da kann es mehrere Beobachtungen für einen bestimmten Zeitraum Im nicht sicher, das ist auch der richtige Ansatz. Auch in der Realität der Tag Variable ist ein tc Zeitstempel. Tesset cant Hilfe hier, auch wenn Sie Ihre Zeit regelmäßig beabsichtigt, da Sie einige Werte für die Zeit haben, aber Ihre Daten nicht als Panel-Daten in Statas Sinne qualifizieren. Aber das Problem sollte zu einer Schleife über Möglichkeiten ergeben. Zunächst nehmen wir Ihr Beispiel buchstäblich mit Integer-Tage. Hier nehmen wir keine fehlenden Werte an. Das Prinzip des Vortrags ist der Durchschnitt der anderen (Summe aus diesem Wert) (Anzahl der Werte - 1) In der Praxis möchten Sie nicht alle möglichen Datumszeiten in Millisekunden durchlaufen. Also, versuchen Sie eine Schleife über Beobachtungen dieses Formulars. Hinweis ltpseudocodegt Elemente. Dieses Papier ist auch relevant: Wenn Versäumnisse möglich sind, muss eine Zeile komplizierter sein: Wenn der aktuelle Wert fehlt, subtrahieren wir 0 aus der Summe und 0 aus der Anzahl der Beobachtungen. EDIT: Für 2 Tage in Millisekunden, nutzen die eingebaute Funktion und Nutzung cofd (2).Stata: Datenanalyse und statistische Software Nicholas J. Cox, Durham Universität, Großbritannien Christopher Baum, Boston College egen, ma () und seine Einschränkungen Statarsquos meisten Offensichtliche Befehl zur Berechnung der gleitenden Mittelwerte ist die ma () - Funktion von egen. Bei einem Ausdruck wird ein gleitender Durchschnitt für diesen Ausdruck erstellt. Standardmäßig wird als 3. genommen, muss ungerade sein. Allerdings kann, wie der manuelle Eintrag angibt, egen, ma () nicht mit varlist kombiniert werden:. Und aus diesem Grund ist es nicht auf Paneldaten anwendbar. In jedem Fall steht er außerhalb des Satzes von Befehlen, die speziell für Zeitreihen geschrieben werden, siehe Zeitreihen für Details. Alternative Ansätze Zur Berechnung von Bewegungsdurchschnitten für Paneldaten gibt es mindestens zwei Möglichkeiten. Beide hängen davon ab, dass der Dataset vorher tsset wurde. Das ist sehr viel wert: nicht nur können Sie sich immer wieder spezifizieren Panel variabel und Zeit variabel, aber Stata verhält sich intelligent jede Lücken in den Daten. 1. Schreiben Sie Ihre eigene Definition unter Verwendung von Zeitreihenoperatoren wie L. und F. Geben Sie die Definition des gleitenden Durchschnitts als Argument für eine generierte Anweisung an. Wenn Sie dies tun, sind Sie natürlich nicht auf die gleich gewichteten (ungewichteten) zentrierten Bewegungsdurchschnitte beschränkt, die von egen, ma () berechnet wurden. Zum Beispiel würden gleich gewichtete Dreiphasenbewegungsdurchschnitte gegeben und einige Gewichte können leicht angegeben werden: Sie können natürlich einen Ausdruck wie log (myvar) anstelle eines Variablennamens wie myvar angeben. Ein großer Vorteil dieses Ansatzes ist, dass Stata automatisch das Richtige für Paneldaten macht: führende und nacheilende Werte werden in Panels ausgearbeitet, genauso wie Logik diktiert. Der bemerkenswerteste Nachteil ist, dass die Befehlszeile ziemlich lang werden kann, wenn der gleitende Durchschnitt mehrere Begriffe beinhaltet. Ein anderes Beispiel ist ein einseitiger gleitender Durchschnitt, der nur auf vorherigen Werten basiert. Dies könnte nützlich sein für die Erzeugung einer adaptiven Erwartung dessen, was eine Variable nur auf Informationen basieren wird: was könnte jemand prognostizieren für den aktuellen Zeitraum auf der Grundlage der letzten vier Werte, mit einem festen Gewichtungsschema (A 4-Periode Verzögerung sein könnte Besonders gebräuchlich mit vierteljährlichen Zeitreihen.) 2. Verwenden Sie egen, filter () von SSC Verwenden Sie den benutzerdefinierten egen function filter () aus dem egenmore package auf SSC. In Stata 7 (aktualisiert nach dem 14. November 2001) können Sie dieses Paket installieren, nachdem egenmore auf die Details zu filter () hingewiesen hat. Die beiden obigen Beispiele würden gerendert (In diesem Vergleich ist der generierte Ansatz vielleicht transparenter, aber wir sehen ein Beispiel des Gegenteils in einem Moment.) Die Lags sind eine Numliste. Führt zu negativen Verzögerungen: In diesem Fall verlängert sich -11 auf -1 0 1 oder Blei 1, verzögert 0, Verzögerung 1. Die Koeffizienten, eine weitere Numliste, multiplizieren die entsprechenden nacheilenden oder führenden Elemente: In diesem Fall sind diese Elemente F1.myvar . Myvar und L1.myvar. Der Effekt der Normalisierungsoption besteht darin, jeden Koeffizienten durch die Summe der Koeffizienten zu skalieren, so daß die Koeffizienten von 13 13 13 und coef (1 2 1) normalisiert sind, äquivalent zu Koeffizienten von 14 12 14 ist Sie müssen nicht nur die Verzögerungen, sondern auch die Koeffizienten angeben. Da egen, ma () den gleich gewichteten Fall liefert, ist der Hauptgrund für egen, filter (), den ungleich gewichteten Fall zu unterstützen, für den Sie Koeffizienten angeben müssen. Es könnte auch gesagt werden, dass verpflichtende Benutzer Koeffizienten angeben ist ein wenig mehr Druck auf sie zu denken, welche Koeffizienten sie wollen. Die wichtigste Rechtfertigung für gleiche Gewichte ist, wir schätzen, Einfachheit, aber gleiche Gewichte haben miese Frequenzbereich Eigenschaften, um nur eine Erwägung zu erwähnen. Das dritte Beispiel oben könnte entweder von denen ist nur so kompliziert wie die Generierung Ansatz. Es gibt Fälle, in denen egen, filter () eine einfachere Formulierung ergibt als erzeugen. Wenn Sie einen neun-term-Binomialfilter suchen, der von den Klimatologen als nützlich empfunden wird, dann sieht es vielleicht weniger schrecklich aus und ist leichter zurecht zu kommen. Genau wie beim generierten Ansatz funktioniert egen, filter () ordnungsgemäß mit Panel-Daten. Tatsächlich hängt es, wie oben erwähnt, davon ab, daß der Dataset vorher tsset wurde. Eine grafische Spitze Nach der Berechnung Ihrer gleitenden Durchschnitte werden Sie wahrscheinlich einen Graphen betrachten wollen. Der benutzerdefinierte Befehl tsgraph ist schlau um Tsset-Datasets. Installieren Sie es in einem up-to-date Stata 7 von ssc inst tsgraph. Was ist mit der Teilmenge mit if Keine der obigen Beispiele verwenden, wenn Einschränkungen. In der Tat egen, ma () wird nicht zulassen, wenn angegeben werden. Gelegentlich Menschen wollen verwenden, wenn bei der Berechnung der gleitenden Durchschnitte, aber seine Verwendung ist ein wenig komplizierter als es normalerweise ist. Was würden Sie von einem gleitenden Durchschnitt erwarten? Lassen Sie uns zwei Möglichkeiten identifizieren: Schwache Interpretation: Ich möchte keine Ergebnisse für die ausgeschlossenen Beobachtungen sehen. Starke Interpretation: Ich möchte nicht, dass Sie die Werte für die ausgeschlossenen Beobachtungen verwenden. Hier ist ein konkretes Beispiel. Angenommen, infolge einer Bedingung sind die Beobachtungen 1-42 eingeschlossen, aber nicht die Beobachtungen 43 an. Aber der gleitende Durchschnitt für 42 wird unter anderem von dem Wert für die Beobachtung 43 abhängen, wenn der Mittelwert sich nach hinten und vorne erstreckt und eine Länge von mindestens 3 hat, und er wird in einigen Fällen von einigen der Beobachtungen 44 abhängen. Unsere Vermutung ist, dass die meisten Menschen für die schwache Interpretation gehen würde, aber ob das korrekt ist, egen, filter () nicht unterstützt, wenn entweder. Sie können immer ignorieren, was Sie donrsquot wollen oder sogar unerwünschte Werte auf fehlende danach mit replace setzen. Eine Notiz über fehlende Ergebnisse an den Enden der Serie Da gleitende Mittelwerte Funktionen von Lags und Leads sind, erzeugt eMe () fehlende Stellen, wo die Lags und Leads nicht existieren, am Anfang und Ende der Reihe. Eine Option nomiss zwingt die Berechnung der kürzeren, nicht beanspruchten gleitenden Mittelwerte für die Schwänze. Im Gegensatz dazu weder erzeugen noch egen, filter () macht oder erlaubt, etwas Besonderes, um fehlende Ergebnisse zu vermeiden. Wenn einer der für die Berechnung benötigten Werte fehlt, fehlt dieses Ergebnis. Es ist bis zu den Benutzern zu entscheiden, ob und welche Korrekturchirurgie für solche Beobachtungen erforderlich ist, vermutlich nach Betrachten des Datensatzes und unter Berücksichtigung aller zugrunde liegenden Wissenschaft, die gebracht werden können, zu tragen , Erwähnen Sie bitte diese Elemente Griff: RePEc: boc: bocode: s457476. Siehe allgemeine Informationen zur Korrektur von Material in RePEc. Wenn Sie diesen Artikel verfasst haben und noch nicht bei RePEc registriert sind, empfehlen wir Ihnen, dies hier zu tun. Für technische Fragen zu diesem Artikel oder zur Korrektur seiner Autoren, Titel, Zusammenfassung, Bibliographie oder Download-Informationen kontaktieren Sie bitte: (Christopher F Baum) . Dadurch können Sie Ihr Profil mit diesem Element verknüpfen. 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