Liukuva Keskiarvo Regressio Stata

Keskimääräiset liikkeet. Keskiarvojen siirtäminen. Tavallisissa dataseteleissä keskimääräinen arvo on usein ensimmäinen ja yksi hyödyllisimmistä yhteenvetotietojen laskemisesta. Kun datat ovat aikasarjan muodossa, sarjaväli on hyödyllinen toimenpide, mutta ei heijastavat tietojen dynaamista luonnetta Keskimääräiset arvot, jotka on laskettu oikaisukausista joko nykyistä ajanjaksoa edeltävänä ajankohtana tai keskellä nykyistä ajanjaksoa, ovat usein hyödyllisimpiä Koska tällaiset keskiarvot vaihtelevat tai liikkuvat, kun nykyinen kausi siirtyy ajasta t2, t 3 jne. ne tunnetaan liikkuvina keskiarvoina Mas Yksinkertainen liukuva keskiarvo on tyypillisesti k aikaisempien arvojen painotettu keskiarvo Eksponentiaalisesti painotettu liikkuva keskiarvo on oleellisesti sama kuin yksinkertainen liukuva keskiarvo, mutta niiden keskiarvoon painotettu niiden läheisyys Nykyinen aika Koska ei ole yhtä, vaan koko joukko liikkuvia keskiarvoja millekään tietylle sarjalle, Mas-sarjaa voidaan itse piirtää graafeilla, analysoida sarjana ja käyttää mallinnuksessa ja markkereissa asting Malleja voidaan rakentaa käyttäen liikkuvia keskiarvoja, ja niitä kutsutaan MA-malleiksi Jos tällaisia ​​malleja yhdistetään autoregressiivisiin AR-malleihin, tuloksena olevat komposiittimallit tunnetaan ARMA - tai ARIMA-malleina, joista I on integroitu. Yksinkertaiset liukuvat keskiarvot. aikasarjaa voidaan pitää arvoryhmänä, t 1,2,3,4, n näiden arvojen keskiarvo voidaan laskea Jos oletamme, että n on melko suuri ja valitaan kokonaisluku k, joka on paljon pienempi kuin n, voimme laskea joukon lohkon keskiarvoja tai yksinkertaisia ​​k-liikkeen keskimääräisiä k-arvoja. Jokainen mittari edustaa datajoukon keskiarvoa k-havaintojen väliin Huomaa, että ensimmäinen mahdollinen k-järjestysmäärä on tk Yleisemmin voimme pudottaa ylimääräisen indeksin yllä oleviin ilmentymiin ja kirjoittaa. Tämä osoittaa, että arvioitu keskiarvo ajankohtana t on havaitun arvon yksinkertainen keskiarvo ajankohtana t ja edeltävät k-1-vaiheet Jos painotusta käytetään, havaintoja, jotka ovat Kauempana ajassa liikkuvan keskiarvon sanotaan olevan eksponentiaalisesti tasoitettu. Siirtyviä keskiarvoja käytetään usein ennusteina, jolloin sarjan arvioitu arvo ajanhetkellä t 1, S t 1 otetaan MA: ksi ajanjaksoon ja ajankohtaan perustuva nykyinen estimaatti perustuu aikaisempien arvojen keskiarvoon päivittäiseen dataan asti ja eilisen s: n mukaan. Yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot voidaan nähdä tasoitusmuodoksi Seuraavassa esimerkissä kuvassa esitetyn ilmansaasteiden aineisto Johdanto tähän aiheeseen on lisännyt 7 päivän liukuva keskimääräinen MA-linja, joka näkyy tässä punaisena. Kuten voidaan nähdä, MA-linja tasoittaa tietojen huiput ja kourat ja voi olla erittäin hyödyllistä tunnistaa suuntaukset. laskentakaava tarkoittaa, että ensimmäisillä k-1-pisteillä ei ole MA-arvoa, mutta sen jälkeen laskelmat ulottuvat sarjan PM10 päivittäisen keskiarvon lopulliseen datapisteeseen, Greenwich. source London Air Quality Network. One syy laskea yksinkertainen liikkuva että se mahdollistaa arvojen laskemisen kaikille aikaväleille ajasta tk asti tähän ajankohtaan ja kun uusi mittaus saadaan ajasta t1, MA: lle ajasta t 1 voidaan lisätä joukkoon jo laskettu Tämä tarjoaa yksinkertaisen menettelyn dynaamisille aineistoille. Tässä lähestymistavassa on kuitenkin joitakin ongelmia. On järkevää väittää, että keskimääräinen arvo viimeisten kolmen jakson aikana pitäisi olla ajanhetkellä t -1, ei aika t ja MA: sta parillisen ajanjaksojen aikana, ehkä se pitäisi sijaita keskipisteen välissä kahden aikavälin välillä. Tähän kysymykseen voidaan käyttää keskitettyjä MA-laskelmia, joissa MA on ajankohtana t symmetrisen arvoryhmän keskiarvo t ilmeisistä ansioista huolimatta tätä lähestymistapaa ei yleensä käytetä, koska se edellyttää, että tietoja on saatavilla tulevissa tapahtumissa, mikä ei ehkä ole tapaus Jos analyysit ovat kokonaan olemassa olevista sarjoista, keskitetyn Mas-mallin käyttö saattaa olla edullista. Yksinkertainen liikkuvat keskiarvot voivat voidaan pitää tasoitusmuodona, poistamalla joitain aikasarjojen suurtaajuuskomponentteja ja korostamalla mutta ei poistamalla trendejä samalla tavoin kuin digitaalisen suodatuksen yleinen käsitys. Todellakin, liukuvat keskiarvot ovat lineaarisen suodattimen muotoa. On mahdollista soveltaa liukuva keskimääräinen laskenta jo tasoitettuun sarjaan eli tasoittamalla tai suodattamalla jo tasoitettu sarja Esimerkiksi liukuva keskimääräinen tilausnopeus 2 voi pitää sitä laskettaessa painojen avulla, joten MA x 2 0 5 x 1 0 5 x 2 Samoin MA: ssa x 3 0 5 x 2 0 5 x 3 Jos käytämme toisen tasoituksen tai suodatuksen tasoa, meillä on 0 5 x 2 0 5 x 3 0 5 0 5 x 1 0 5 x 2 0 5 0 5 x 2 0 5 x 3 0 25 x 1 0 5 x 2 0 25 x 3 eli kaksivaiheinen suodatusprosessi tai konvoluutio on tuottanut vaihtelevasti painotetun symmetrisen liukuvan keskiarvon painoilla Useat konvoluutiot voivat tuottaa melko monimutkaista painotettua liikkuvia keskiarvoja, joista osa on todettu erityisen käyttökelpoisiksi erikoistuneilla aloilla, kuten elämässä i nsurance-laskelmia. Siirrettäviä keskiarvoja voidaan käyttää jaksoittaisten vaikutusten poistamiseen, jos lasketaan aikajakson pituuden perusteella tunnetuksi. Esimerkiksi kuukausittaisten tietojen kausivaihtelut voidaan usein poistaa, jos tämä on tavoite soveltaen symmetristä 12 kuukauden liukuvaa keskiarvoa kaikki painotetut kuukaudet, paitsi ensimmäiset ja viimeiset, jotka on painotettu 1 2 Tämä johtuu siitä, että symmetrisessä mallissa nykyinen aika on 13 kuukautta t - 6 kuukautta Yhteensä jaetaan 12: määritelty jaksotus. Pääpainotetut painotetut liukuva keskiarvot EWMA. Kaikki yksinkertainen liikkuva keskiarvo kaava. kaikki havainnot ovat yhtä painotettuja Jos kutsuttiin nämä yhtä suuret painot, kunkin k: n paino olisi 1 k, joten painojen summa olisi 1, ja Kaava on jo ollut. Olemme jo nähneet, että tämän prosessin useat sovellukset johtavat painoihin, jotka vaihtelevat. Eksponentiaalisesti painotetuilla liikkuvilla keskiarvoilla vaikutusta keskiarvoon havainnoista, jotka on aikaisempaa enemmän poistettu ajankohdasta harkitaan vähennettynä, mikä korostaa viimeaikaisia ​​paikallisia tapahtumia. Olennaisesti tasoitusparametri 0 1 otetaan käyttöön ja kaava tarkistetaan. Tämän kaavan symmetrinen versio olisi muotoa. Jos symmetristen malli valitaan binomi-laajennuksen ehtojen termeiksi, 1 2 1 2 2q ne summaavat 1: een ja q: sta tulee suuria, arvioidaan normaalijakaumalla. Tämä on ytimen painotuksen muoto, jossa binomina toimii ydinfunktio Edellisessä kappaleessa kuvattu kaksiportainen konvoluutio on täsmälleen tämä järjestely, ql: llä, jolloin saadaan painot. Eksponenttitasotuksessa on käytettävä sarjaa painoja, jotka ovat summaina 1 ja jotka pienentävät kokoa geometrisesti. Käytetyt painot tyypillisesti muotoa. Osoittaakseen, että nämä painot ovat 1, harkitse 1: n laajentamista sarjaksi voimme kirjoittaa ja laajentaa lausekkeen suluissa käyttäen binomimuotoa 1- xp, jossa x 1 ja p -1, mikä antaa . Tämä muodostaa lomakkeelle painotetun liukuvan keskiarvon. Tämä yhteenveto voidaan kirjoittaa uudelleentäytymissuhteeksi. Tämä yksinkertaistaa laskennan suuresti ja välttää ongelman, että painotusjärjes - telmän tulisi olla ehdottomasti ääretön painojen summana 1 pienille arvoille tämä ei yleensä ole tapaus Eri kirjoittajien käyttämä notaatio vaihtelee Jotkut käyttävät kirjainta S osoittaen, että kaava on olennaisesti tasoitettu muuttuja ja kirjoittaa. kun taas ohjausteoria kirjallisuus käyttää usein Z: tä pikemminkin kuin S: n eksponentiaalisesti painotettuna tai tasoitettuna arvot Katso esimerkiksi Lucas ja Saccucci, 1990, LUC1 ja NIST-verkkosivuilla lisätietoja ja työstetyt esimerkit Edellä mainitut kaavat perustuvat Robertsin 1959, ROB1, mutta Hunter 1986: n teoksesta. HUN1 käyttää muotoilua. joka voi olla sopivampi käytettäväksi joissakin valvontatoimenpiteissä 1: llä keskimääräinen estimaatti on yksinkertaisesti sen mitattu arvo tai edellisen tietoerän arvo 0: llä arvio on yksinkertainen m Nykyisten ja aikaisempien mittausten keskiarvonmääritys Ennustemallien mallissa arvoa S t käytetään usein ennustearvona tai ennustearvona seuraavalle ajanjaksolle, eli x: n arvoksi t hetkellä t1. Näin ollen meillä on. Tämä osoittaa, että ennuste arvo ajanhetkellä t 1 on edellisen eksponentiaalisesti painotetun liikkuvan keskiarvon ja komponentin, joka edustaa painotettua ennustevirheä ajankohtana t. Assasarjojen määrittäminen ja ennustaminen vaaditaan, arvo vaaditaan. Tämä voidaan arvioida olemassa olevista tiedoista arvioimalla neliön ennustevirheiden summa saadaan vaihtelevilla arvoilla kunkin t: n osalta 2,3 asettamalla ensimmäinen estimaatti ensimmäiseksi havaituksi arvoksi x 1 Ohjaussovelluksissa arvo on tärkeä siinä, että sitä käytetään ylemmän ja alemman kontrollin rajojen määrittämisessä ja vaikuttaa keskimääräiseen ajon pituuteen ARL, jota odotetaan ennen kuin nämä säätörajat rikkoutuvat olettaen, että aikasarja edustaa sarjaa satunnaisia, identtisiä hajautetut riippumattomat muuttujat, joilla on yhteinen varianssi Näissä olosuhteissa kontrollitilaston varianssi on Lucas ja Saccucci, 1990. Ohjausrajat asetetaan yleensä tämän asymptoottisen variansyyden kiinteiksi kerrannaisiksi, esim. - 3 kertaa standardipoikkeama Jos 0 25, ja valvottavien tietojen oletetaan olevan Normaalijakauma, N 0,1, kun kontrollia valvontarajat ovat - 1 134 ja prosessi saavuttaa yhden tai toisen rajan 500 astetta keskimäärin Lucas ja Saccucci 1990 LUC1 ovat peräisin ARL-arvot useille eri arvoille ja erilaisissa olettamuksissa käyttäen Markov-ketjun menetelmiä. Ne tulostavat taulukot, mukaan lukien ARL-arvojen tarjoaminen, kun ohjausprosessin keskiarvoa on siirretty jonkin standardipoikkeaman yhdellä kertaa. Esimerkiksi 0 5-siirtymällä 0 25 ARL on alle 50 aika-astetta. Edellä kuvatut lähestymistavat tunnetaan yhtenä eksponentiaalisena tasoituksena, koska menetelmiä sovelletaan kerran aikasarjaan ja sitten analysoidaan tai kontrolloidaan tuloksena saatua tasoitettua tietojoukkoa suoritetaan, jos tietokokonaisuus sisältää trendin ja kausittaiset komponentit, voidaan käyttää kaksi - tai kolmivaiheista eksponentiaalista tasoitusta keinona poistaa nämä vaikutukset nimenomai - sesti mallintaa, ks. alla oleva ennakointijakso ja NIST toimi esimerkkinä. CHA1 Chatfield C 1975 Times-sarjan teoria ja käytäntö Chapman ja Hall, Lontoo. HUN1 Hunter J S 1986 Laatustekniikan eksponentiaalisesti painotettu liikkuva keskiarvo J, 18, 203-210. LUC1 Lucas J M, Saccucci M S 1990 Eksponentiaalisesti painotetut liikkuvat keskiarvojärjestelmät Ominaisuudet ja parannukset Technometrics, 32 1, 1-12. ROB1 Roberts SW 1959 Kontrollikarttatestit perustuen geometrisiin siirtoihin Technometrics, 1, 239-250. Kameraan ja Trivedin mikroekonometrian kysymykseen kamppailen Stataa käyttäen Kysymys koskee poikkileikkaustietoa, jossa on kaksi avain muuttujaa tulojen lnarns ja vuotuinen työtunnit työtunnit. Olen kamppailevat osassa 2 kysymys, mutta ll ll koko asia asiayhteys. A liukuva keskiarvo y kun tiedot lajitellaan x on yksinkertainen tapaus ei parametrinen regression y on x. Lähetä tiedot tuntia kohden. Luo keskiarvoinen 15-portainen liukuva keskiarvo l ith-havainnointiarvoilla 1 25 summa j -12: stä j 12: een. Tämä on helpointa käyttämällä komentokeuluja. twoway kytketty graafi komento. I m epävarman, mitä komento s käyttää liikkuva keskiarvo poikkileikkaus tiedot Enkä todellakaan ymmärrä, mitä liikkuva keskiarvo yli yhden jakson tiedot osoittaa. Any apua olisi hienoa ja kerro, jos lisätietoja tarvittu Kiitos. Sinun pitäisi pystyä lataamaan datasarja täältä Se on pienempi ote vuoden 1992 yksilöllisestä tuloksesta panostutkimuksen panostutkimuksen tuloksista - jota käytetään oppikirjassa. Joten tottua syntaksiin, mutta tässä yritän sitä Itse asiassa tämä datasarja voidaan lukea sopivaan hakemistoon mennessä. Tämä tasoitusmenetelmä on ongelmallinen siinä määrin, että tunneilla ei ole ainutlaatuista tulosta, kun vastauksen arvot tasoitetaan. Mutta toteutus vastaavanlaisella hengellä on mahdollista rankestat SSC: n kanssa. On olemassa monia muitakin tapoja sileä Yksi on. Jopa parempi olisi käyttää lpoly. Stata Data Analysis ja Tilastollinen Software. Nicholas J Cox, Durham University, Yhdistynyt kuningaskunta Christopher Baum, Boston College. egen, ma ja sen rajoitukset. Stata s ilmeisin käsky liikennevälin laskemiseksi on egen ma-toiminto. Ilmaisun ansiosta se luo kyseisen ilmentymän - elokuvan liukuvan keskiarvon. Oletusarvona on, että 3: n on oltava outoa. Kuitenkin manuaalisessa merkinnässä esim. ma ei voi olla cOMBIN joka on varlist, ja pelkästään tästä syystä sitä ei voida soveltaa paneelitietoihin. Joka tapauksessa se ei ole aikasarjojen nimenomaisesti kirjoitettujen komentojoukon osalta, katso aikasarja yksityiskohdista. Vaihtoehtoiset lähestymistavat. Liukuvälin laskemiseksi paneelitiedoille , on olemassa ainakin kaksi vaihtoehtoa Molemmat riippuvat siitä, että tietue on ollut tsset etukäteen Tämä on hyvin syytä tehdä, ei pelkästään voi pelastaa itsesi toistuvasti määrittämällä paneeli muuttuja ja aikamuuttuja, mutta Stata käyttäytyy älykkäästi antaen mahdolliset aukot data.1 Kirjoita oma oma määritelmä käyttämällä generointia. Käyttämällä aikasarjan operaattoreita, kuten L ja F, antavat liikkuvan keskiarvon määritelmän argumenttina generointitekstille. Jos teet tämän, et luonnollisestikaan ole rajoitettu yhtä painotettuihin painotettuihin keskitettyihin liikkuviin keskiarvoihin, egen, ma. Esimerkiksi yhtäpainotteisia kolmen aikajakson liikkuvia keskiarvoja annettaisiin. ja joitakin painoja voidaan helposti määrittää. Voit tietysti määrittää ilmaisun, kuten log myv ar sen sijaan, että muuttujan nimi, kuten myvar. One suurta etua tämän lähestymistavan on, että Stata automaattisesti tekee oikein paneeli tiedot johtava ja jäljessä olevat arvot ovat kehitetty paneelit, samoin kuin logiikka sanelee niiden pitäisi olla Huomattava haitta on se komentorivi voi saada melko pitkään, jos liikkuva keskiarvo sisältää useita termejä. Toinen esimerkki on yksipuolinen liukuva keskiarvo, joka perustuu vain aiempiin arvoihin. Tämä voisi olla hyödyllistä synnyttää mukautuva odotus siitä, mitä muuttuja perustuu puhtaasti tähänastisiin tietoihin mitä joku voisi ennustaa nykyisestä ajasta neljän viimeisen arvosanan perusteella käyttämällä kiinteää painotusohjelmaa. 4-jaksojakauma voi olla erityisen yleinen neljännesvuosittaisten aikamateriaalien kanssa. Käytä esim. suodatinta SSC: stä. Käytä käyttäjän kirjoittamaa egen - funktiosuodinta alkaen egenmore paketin SSC In Stata 7 päivitetty jälkeen 14. marraskuuta 2001, voit asentaa tämän paketin by. after joka auttaa egenmore osoittaa yksityiskohtia suodatin Edellä kaksi esimerkkiä olisi tehty. Tässä vertailussa generaattinen lähestymistapa on ehkä läpinäkyvämpi, mutta näemme esimerkkinä vastakkaisesta hetkestä. Viitteet ovat numlisten johtojen negatiiviset viiveet tässä tapauksessa -1 1 laajenee -1 0 1 tai lyijy 1, viive 0 , lag 1 Kertoimet, toinen numlinen, kerrotaan vastaavista jäljelle jääneistä tai johtavista esineistä, tässä tapauksessa nämä kohteet ovat myvar ja Normalize-option vaikutus on skaalata jokainen kerroin kertoimien summalla niin, että coef 1 1 1 normalisoidaan joka vastaa kertoimia 1 3 1 3 1 3 ja coef 1 2 1 normalisointi vastaa kertoimia 1 4 1 2 1 4.Voit määritellä paitsi viiveet myös kertoimet Koska egen, ma antaa yhtä painotetun tapauksen, tärkein syy egen, suodatin on tukea epätasaisesti painotettu tapaus, jonka on määritettävä kertoimet Voidaan myös sanoa, että velvoittaa käyttäjät määrittämään kertoimet on hieman ylimääräistä painetta heitä miettimään, mitä kertoimet he haluavat Pääasiallinen perustelu sama paino on, arvaamme, yksinkertaisuus, mutta samansuuruiset painot ovat lousy taajuusalueen ominaisuuksia, mainita vain yksi huomio. Kolmas esimerkki voi olla joko yksi on melkein monimutkainen kuin tuottaa lähestymistapa on tapauksia, joissa egen , suodatin antaa yksinkertaisemman muotoilun kuin tuottaa Jos haluat yhdeksän aikavälin binomisuodattimen, jonka climatologit pitävät hyödyllisinä, niin katsokaa ehkä vähemmän kamalaa kuin ja helpompi saada oikein kuin vain. Vain kuin generoidulla lähestymistavalla egen suodatin toimii oikein paneelin tiedot Tosiasiassa, kuten yllä on todettu, se riippuu siitä, että tietokokonaisuus on ollut etukäteen. Graafinen kärki. Kun olet laskenut liikkuvat keskiarvot, luultavasti haluat tarkastella kaaviota Käyttäjän kirjoittama komento tsgraph on älykäs tsset-tietokannoista Asenna se ajantasaiseen Stata 7: een ssc insttsgraph. What noin subsetting kanssa if. Non yllä olevista esimerkeistä käyttää, jos rajoituksia Itse asiassa egen, ma ei salli jos on määritettävä Joskus ihmiset wa nt käyttää, jos laskettaessa liikkuvaa keskiarvoa, mutta sen käyttö on hieman monimutkaisempaa kuin yleensä. Mitä odotat liukuvan keskiarvon perusteella, jos lasketaan, jos löydämme kaksi mahdollisuutta. Heikko tulkinta en halua nähdä tuloksia äärettömän tulkinnan enkä halua, että käytät arvoja, jotka eivät ole havainneet havaintoja. Tässä on konkreettinen esimerkki. Oletetaan, että jostain ehdosta, havainnot 1-42 sisältyvät, mutta eivät huomautuksia. 43 Mutta liukuva keskiarvo 42: lle riippuu muun muassa havaintoarvosta 43, jos keskiarvo ulottuu taaksepäin ja eteenpäin ja on pituudeltaan vähintään 3, ja se riippuu vastaavasti myös joistakin havainnoista 44 joissakin olosuhteissa. Uskomme, että useimmat ihmiset menevät heikkoa tulkintaa varten, mutta onko tämä oikea, esim. suodatin ei tue, jos joko voit aina jättää huomiotta, mitä et halua tai jopa asettaa ei-toivottuja arvoja kadonneen jälkeen b y käyttämällä korvaavaa. Huomautus puuttuvista tuloksista sarjan päissä. Koska liikkuvat keskiarvot ovat viiveiden ja johtimien funktioita, egen, ma tuottaa puuttuvan, jos viiveitä ja johtimia ei ole olemassa, sarjan alussa ja lopussa. pakottaa laskeuman lyhyemmät, keskittymättömät liikkuvat keskiarvot perässä. Sen sijaan ei generoi eikä esine, suodattaa tai salli mitään erityistä puuttuvien tulosten välttämiseksi Jos jokin laskennan tarvitsemista arvoista puuttuu, tämä tulos puuttuu. käyttäjien on päätettävä, tarvitaanko tällaisia ​​havaintoja ja mikä korjaava leikkaus, oletettavasti tarkasteltuaan tietokokonaisuutta ja ottaen huomioon minkä tahansa taustalla olevan tieteen, joka voidaan saada aikaan.