Mudar valores médios em falta

Como calcular médias móveis no Excel Análise de dados do Excel para Dummies, 2ª edição O comando Análise de dados fornece uma ferramenta para calcular movimentação e médias exponencialmente suavizadas no Excel. Suponha, por uma questão de ilustração, que você tenha coletado informações diárias sobre temperatura. Você quer calcular a média móvel de três dias 8212 a média dos últimos três dias 8212 como parte de algumas previsões meteorológicas simples. Para calcular médias móveis para este conjunto de dados, execute as seguintes etapas. Para calcular uma média móvel, clique primeiro no botão de comando Dados da análise de dados tab8217s. Quando o Excel exibe a caixa de diálogo Análise de dados, selecione o item Média móvel da lista e clique em OK. O Excel exibe a caixa de diálogo Média móvel. Identifique os dados que você deseja usar para calcular a média móvel. Clique na caixa de texto Intervalo de Entrada da caixa de diálogo Média Móvel. Em seguida, identifique o intervalo de entrada, digitando um endereço de intervalo de planilha ou usando o mouse para selecionar o intervalo de planilha. Sua referência de intervalo deve usar endereços de célula absolutos. Um endereço de célula absoluto precede a letra da coluna eo número da linha com sinais, como em A1: A10. Se a primeira célula do intervalo de entrada incluir uma etiqueta de texto para identificar ou descrever os dados, marque a caixa de seleção Etiquetas na primeira linha. Na caixa de texto Intervalo, informe ao Excel quantos valores devem ser incluídos no cálculo da média móvel. Você pode calcular uma média móvel usando qualquer número de valores. Por padrão, o Excel usa os três valores mais recentes para calcular a média móvel. Para especificar que algum outro número de valores seja usado para calcular a média móvel, insira esse valor na caixa de texto Intervalo. Diga ao Excel onde colocar os dados da média móvel. Use a caixa de texto Range de saída para identificar o intervalo de planilha na qual você deseja inserir os dados de média móvel. No exemplo da folha de cálculo, os dados da média móvel foram colocados no intervalo B2: B10 da folha de cálculo. (Opcional) Especifique se você deseja um gráfico. Se você desejar um gráfico que traça as informações de média móvel, marque a caixa de seleção Saída do gráfico. (Opcional) Indique se deseja que as informações de erro padrão sejam calculadas. Se você deseja calcular erros padrão para os dados, marque a caixa de seleção Erros padrão. O Excel coloca valores de erro padrão ao lado dos valores da média móvel. (As informações de erro padrão passam para C2: C10.) Depois que você terminar de especificar quais informações de média móvel você deseja calcular e onde deseja colocá-las, clique em OK. O Excel calcula as informações da média móvel. Nota: Se o Excel não possui informações suficientes para calcular uma média móvel para um erro padrão, ele coloca a mensagem de erro na célula. Você pode ver várias células que mostram essa mensagem de erro como um value. Stata: Análise de Dados e Estatística Software Nicholas J. Cox, da Universidade de Durham, Reino Unido Christopher Baum, Boston College egen, MA () e suas limitações Statarsquos comando mais óbvia para o cálculo em movimento É a função ma () de egen. Dada uma expressão, cria uma média móvel - period dessa expressão. Por padrão, é tomado como 3. deve ser ímpar. No entanto, como a entrada manual indica, egen, ma () não pode ser combinado com varlist:. E, por esse motivo, não é aplicável aos dados do painel. Em qualquer caso, ele está fora do conjunto de comandos especificamente escrito para séries de tempo ver série de tempo para obter detalhes. Abordagens alternativas Para calcular médias móveis para dados de painel, existem pelo menos duas opções. Ambos dependem do conjunto de dados ter sido tsset previamente. Isto vale muito a pena fazer: não só você pode salvar a si mesmo repetidamente especificando variável de painel e variável de tempo, mas Stata se comporta inteligentemente, dado quaisquer lacunas nos dados. 1. Escreva sua própria definição usando generate Usando operadores de séries temporais como L. e F.. Dar a definição da média móvel como o argumento para uma declaração de geração. Se você fizer isso, você não estará, naturalmente, limitado às médias móveis ponderadas (não ponderadas) centradas calculadas por egen, ma (). Por exemplo, as médias móveis ponderadas de três períodos seriam dadas por e alguns pesos podem ser facilmente especificados: Você pode, naturalmente, especificar uma expressão como log (myvar) em vez de um nome de variável como myvar. Uma grande vantagem dessa abordagem é que a Stata faz automaticamente a coisa certa para os dados do painel: os valores iniciais e retardatários são elaborados nos painéis, exatamente como a lógica determina que eles devam ser. A desvantagem mais notável é que a linha de comando pode ficar bastante longa se a média móvel envolver vários termos. Outro exemplo é uma média móvel unilateral baseada apenas em valores anteriores. Isso poderia ser útil para gerar uma expectativa adaptativa do que uma variável será baseada puramente em informações até à data: o que alguém poderia prever para o período atual com base nos últimos quatro valores, usando um esquema de ponderação fixo Especialmente comumente usado com timeseries trimestrais.) 2. Use egen, filter () de SSC Use o filtro de função egen escrito pelo usuário () do pacote egenmore em SSC. No Stata 7 (atualizado após 14 de novembro de 2001), você pode instalar este pacote após o qual a ajuda egenmore aponta para detalhes sobre filter (). Os dois exemplos acima seriam renderizados (nesta comparação, a abordagem de gerar é talvez mais transparente, mas veremos um exemplo do oposto em um momento). Os retornos são um numlist. Sendo os retornos negativos: neste caso, -1/1 se expande para -1 0 1 ou chumbo 1, atraso 0, atraso 1. Os coeficientes, outro número, multiplicam os correspondentes itens atrasados ​​ou principais: neste caso, esses itens são F1.myvar. Myvar e L1.myvar. O efeito da opção de normalização é escalar cada coeficiente pela soma dos coeficientes para que o coeficiente (1 1 1) normalize seja equivalente a coeficientes de 1/3 1/3 1/3 e o coeficiente (1 2 1) normalize seja equivalente A coeficientes de 1/4 1/2 1/4. Você deve especificar não só os atrasos, mas também os coeficientes. Como egen, ma () fornece o caso igualmente ponderado, a razão principal para egen, filter () é suportar o caso desigualmente ponderado, para o qual você deve especificar coeficientes. Poderia também ser dito que obrigando os usuários a especificar coeficientes é uma pequena pressão extra sobre eles para pensar sobre quais coeficientes eles querem. A principal justificativa para pesos iguais é, suponhamos, simplicidade, mas pesos iguais têm propriedades de domínio de frequência ruim, para mencionar apenas uma consideração. O terceiro exemplo acima pode ser qualquer um dos quais é quase tão complicado quanto a abordagem gerar. Há casos em que egen, filter () dá uma formulação mais simples do que gerar. Se você quer um filtro binomial de nove períodos, que os climatologistas acham útil, então parece talvez menos horrível do que, e mais fácil de obter do que, Assim como com a abordagem de geração, egen, filter () funciona corretamente com dados de painel. Na verdade, como dito acima, depende do conjunto de dados ter sido tsset previamente. Uma dica gráfica Depois de calcular suas médias móveis, você provavelmente vai querer olhar para um gráfico. O comando tsgraph escrito pelo usuário é inteligente sobre conjuntos de dados tsset. Instale-o em um STATAT 7 atualizado por ssc inst tsgraph. Que sobre subconjunto com se nenhum dos exemplos acima fazer uso de se restrições. Na verdade egen, ma () não permitirá se a ser especificado. Ocasionalmente as pessoas querem usar se ao calcular médias móveis, mas seu uso é um pouco mais complicado do que é normalmente. O que você esperaria de uma média móvel calculada com if. Vamos identificar duas possibilidades: Fraca interpretação: Eu não quero ver nenhum resultado para as observações excluídas. Interpretação forte: Eu nem quero que você use os valores para as observações excluídas. Aqui está um exemplo concreto. Suponha como uma conseqüência de alguma condição if, as observações 1-42 são incluídas, mas não observações 43 sobre. Mas a média móvel para 42 dependerá, entre outras coisas, do valor para a observação 43 se a média se estender para trás e para a frente e for de comprimento pelo menos 3, e dependerá também de algumas das observações 44 em diante em algumas circunstâncias. Nossa suposição é que a maioria de povos iria para a interpretação fraca, mas se aquele está correto, egen, filter () não suporta se qualquer um. Você sempre pode ignorar o que você donrsquot quer ou mesmo definir valores indesejados para desaparecer depois usando substituir. Uma nota sobre resultados faltando nas extremidades da série Como as médias móveis são funções de defasagens e derivações, egen, ma () produz faltando onde os atrasos e as derivações não existem, no início e no final da série. Uma opção nomiss força o cálculo de médias móveis mais curtas e não centralizadas para as caudas. Em contrapartida, nem gerar nem egen, filter () faz, ou permite, nada de especial para evitar resultados em falta. Se algum dos valores necessários para o cálculo estiver faltando, então esse resultado está faltando. Cabe aos usuários decidir se e o que a cirurgia corretiva é necessária para essas observações, presumivelmente depois de olhar para o conjunto de dados e considerar qualquer ciência subjacente que pode ser trazida para suportar. Um método simples e geral para preencher os dados faltantes, se você tiver Corridas de dados completos, é usar a regressão linear. Digamos que você tem 1000 execuções de 5 em uma linha com nenhum em falta. Configure o vetor 1000 x 1 y e 1000 x 4 matriz X: Regressão lhe dará 4 números a b c d que dão uma melhor correspondência para suas 1000 linhas de dados mdash dados diferentes, diferentes a b c d. Então você usa estas a b c d para estimar (prever, interpolar) wt0 ​​ausente. (Para pesos humanos, eu esperava que abcd ficasse em torno de 1/4.) (Há centenas de livros e artigos sobre regressão, em todos os níveis. Para a conexão com a interpolação, porém, eu não sei de uma boa introdução ninguém) Média - MA BREAKING DOWN Média Móvel - MA Como exemplo da SMA, considere um título com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 dias) 26, 28 , 26, 29, 27 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Uma MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados. O ponto de dados seguinte iria cair o preço mais antigo, adicionar o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme mencionado anteriormente, MAs atraso ação preço atual, porque eles são baseados em preços passados ​​quanto maior for o período de tempo para o MA, maior o atraso. Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. A duração da MA a ser utilizada depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MAs de longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como sinais comerciais importantes. MAs também transmitir sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias se cruzam. Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um declínio MA indica que ele está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta. Que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. dinâmica descendente é confirmado com um crossover de baixa, o que ocorre quando um MA em curto prazo cruza abaixo de um prazo mais longo MA. I estou tentando criar médias móveis, olhando para lag - lag 1 e lag2 valores de recompensas redenção. Aqui está a fórmula atual (lag - lag2) / (lag2 - lag3). No entanto, o valor atual não é armazenado sequencialmente nas linhas na atualização. Significado, quando eu encontrar row4 valor atual está faltando, estou usando esta fórmula para vir acima com recompensas row4. Agora, row4 - gt current 100 Ao mover para o row5 - os novos prêmios calculados no row4 não estão disponíveis. lag1 - gt row4gt corrente 0 (acho valores de atraso não são dinâmicas) DATA vtest SET v10 por id grupo vid lagred1 lag (newredemption1) lag2red1 lag2 (newredemption) lag3red1 lag3 (newredemption) expectedincreasepts (lagred1 (lagred1 / lag2red1)) - previosredeemgrowth lag2red1 (lagred1 - lag2red1) / (lag2red1 - lag3red1) corrente (previosredeemgrowth expectedincreasepts) atuais seria realmente ajudar a entender o que você está tentando se você fornecer alguns dados na forma de um datastep para entrada e o que você espera para a saída para esse exemplo dados. Eu faço é de admirar, uma vez que você diz actual é, por vezes, falta que você quer corrente de soma Algo a considerar (atual (expectedincreasepts previosredeemgrowth).): Você precisa resolver todos os possíveis valores em falta antes de fazer a divisão com os valores defasados. Lag3 não existirá até chegar à quarta observação. Então você vai ter divisão por falta que você pode querer considerar. E se sua variável newredemption é evermissing youre vai obter intermitente outros cálculos com valores em falta. Valores Lag são apenas para variáveis ​​lidas através de uma instrução SET ou MERGE. Se você deseja manter uma variável calculada, use RETAIN. Quando para redefinir os valores iniciais ou falta para as variáveis ​​retida às vezes é interessante. Você pode querer algo como: Manter TempCurrent 0 / this definir um valor intial de 0 / se ausente (atual), em seguida, currentsum (TempCurrent, (expectedincreasepts previosredeemgrowth)) soma atual mais / e, em seguida, redefinir o retido (atual (expectedincreasepts previosredeemgrowth).) valor/