He incluido una captura de pantalla para ayudar a aclarar mi problema: Estoy tratando de calcular algún tipo de media móvil y se mueve desviación estándar. Lo que pasa es que quiero para el cálculo de los coeficientes de variación (desvest / AVG) para el valor real. Normalmente esto se hace mediante el cálculo del promedio desvest y durante los últimos 5 años. Sin embargo a veces habrá observaciones en mi base de datos para la que no tengo la información de los últimos 5 años (tal vez sólo un 3, 2, etc.). Es por eso que quiero un código que calcula el promedio y DESVEST incluso si no hay ninguna información para el conjunto 5 años. También, como se ve en las observaciones, a veces tengo información sobre más de 5 años, cuando este es el caso de que necesite algún tipo de media móvil que me permite calcular el promedio y desvest durante los últimos 5 años. Así que si una empresa tiene la información por 7 años que necesitan algún tipo de código que calcula el promedio y desvest para, digamos, 1997 (por 1991-1996), 1998 (por 1992-1997) y 1999 (1993-1998). Como no estoy muy familiarizado con los comandos SAS que debe ser (muy muy aproximadamente) como: O algo así, realmente no tengo ni idea, Im que va a tratar de averiguarlo pero vale la pena publicarla si vas a encontrar un myself. Im principiante SAS y estoy ansioso por ver si la siguiente tarea se puede hacer mucho más sencilla, ya que está en mi cabeza. Tengo el siguiente (simplificado) de metadatos en una tabla userdatemoney llamado: Usuario - Fecha - Dinero con varios usuarios y fechas para cada día del calendario (hace 4 años). Los datos se ordena por ASC ASC usuario y la fecha, los datos de la muestra se parece a esto: ahora quiero calcular un promedio móvil de cinco días para el dinero. Empecé con la apprach bastante popular entre la función de retardo () así: como se ve, el problema con este método se produce si hay si el paso de datos se ejecuta en un nuevo usuario. Aron obtendría algunos valores retardados de Anna que por supuesto no debería suceder. Ahora mi pregunta: Estoy bastante seguro de que puede manejar el cambio de usuario mediante la adición de algunos campos adicionales como laggeduser y restableciendo el N, Suma y la media de las variables si nota un cambio tal, sino: ¿Se puede hacer de una manera más fácil Tal vez el uso de la por la cláusula en modo alguno Gracias por sus comentarios y ayuda Creo que la forma más sencilla es utilizar PROC EXPAND: y como se mencionó en el comentario Johns, es importante recordar acerca de los valores que faltan (y sobre las observaciones iniciales y finales, así). opción setmiss he añadido al código, como se dejó claro que desea zerofy valores perdidos, no los ignore (comportamiento por defecto MOVAVE). Y si desea excluir primeros 4 observaciones para cada usuario (ya que no tienen suficiente prehistoria para el cálculo de la media móvil 5), puede utilizar la opción TrimLeft 4 en el interior TRANSFORMOUT (). Dic 3 contestado 13 a las 15: 29moving promedio con el periodo de media móvil con el periodo de media móvil con el periodo Im nuevo a SAS, y estoy teniendo algunos problemas con el cálculo de la media móvil basada en las fechas y las agrupaciones dentro del conjunto de datos. Básicamente, estoy tratando de calcular el promedio móvil para cada observación sobre la base de los últimos 90 días. Cada observación tiene una fecha. También necesito para agruparlos de manera que la media móvil se basa únicamente en el grupo. En otras palabras, si yo estaba agrupación que por las frutas, las manzanas tendrían su única media móvil y Orages, etc. Sé que necesitaré para ordenar en primer lugar el conjunto de datos, a continuación, utilizar una declaración retener. En realidad estaba pensando en hacer una macro también. Empecé a esto, pero parece que no puede conseguir cualquier parte de ella para trabajar. Alguien me puede ayudar a que sé cómo hacer la clasificación, pero también sé cómo sacar el promedio, pero no es agrupar correctamente. Es sólo que me da el valor de la observación. Luego trató de hacerlo con SQL, pero no su trabajo tampoco. esto es lo que ocurrió. proc SQL crean data. movingavg tabla como seleccionar una, significa (base) cuando se pasa de xx donde datedate grupo de productos por RE:. media con el periodo mover este no funciona bien. nuevo conjunto de datos de edad por id retener base si date90 continuación promedio media (base) de ejecución RE: normal con el periodo en movimiento Aquí está un ejemplo de mi conjunto de datos. fecha del producto base de la manzana 4 may20 naranja march2 3 april manzana 3 jan31 plátano manzana 33 feb13 88 DEC2 manzana 12 lo que necesito es un promedio móvil de funcionamiento de los últimos 90 días de los resultados basados en la cantidad base. lo siento por el puesto múltiple, pero después volví a leer mi post anterior, parecía confuso en cuanto a lo que estoy tratando de hacer. Gracias RE: media móvil con klaz2002 rango de fechas (programador) de 25 de Sep 07 16:00 Debo empezar diciendo gracias por esta pregunta. Porque me daba descanso hasta que pude resolverlo. Permítanme decir lo que creo es su requisito sólo para que usted y yo estamos en la misma página. Req 1) ¿Quieres tener un promedio móvil de los últimos 90 días de datos por nombre de producto. Es decir, que para un solo producto (ej. Manzana) usted está interesado sólo en los valores básicos de ese producto que se remontan a 90 días. 2) que supone que tiene un (1) registro por producto por día. Eso significa que nunca tendrá más de un valor base por producto por día. (El mango código duerma más en este momento) para solucionar el problema de la historia (los valores que se remonta 90 días) he utilizado la lagx () y puse días 1-90 en las variables y luego incluirlos en una matriz. Puesto que la variable tiene que ser incluido en la matriz I creado un pequeño macro que genera las líneas de código que necesitaba. CÓDIGO macro que crea 270 variables para 90 días de la historia SetVars macro do I1 a 90 prodampi lagampi (producto) dateampi lagampi (fecha) basisampi lagampi (base) final reparar primero ordenar por datos de producto y fecha proc ordenar yourdata cabo datasorted por fecha producto de ejecución conjunto final de datos por fecha datasorted producto de longitud prod1-prod90 7 fecha1-date90 términos comparables1-basis90 MySum 8 array matriz MySum actual prod matriz prod1-prod90 dt fecha1-date90 matriz SetVars bs términos comparables1-basis90 ajustar la fecha 90 DÍAS dE COMPROBAR DateMinus90 fecha - 90 BCTR 1 0 MySum recorrer todos días es posible do I1 a 90 EXCEPCIÓN pARA ESCRIBIR primer caso en un grupo del que no hay desfase Sin embargo, si a continuación, first. product movingavg base / CHECK pARA NOMBRE DEL PRODUCTO MISMO Y DENTRO dE 90 DÍAS / persona si guarnecido ( upcase (prod)) trim (upcase (producto)) y dateminus90 dt entonces dO / SI ENCUENTRA A continuación, añadir Resumiendo VAR / suma MySum (MySum, base, bs) / mantener un recuento de puntos de datos CÓMO muchos encontraron extremo / BCTR 1 final / SI Ninguno encontró entonces el valor bASE actual debe aprovecharse / si MySum 0 entonces myavg base demás myavg base dateminus90 de impresión MySum / proc BCTR plazo dataFINAL var fecha del producto myavg formato de fecha dateminus90 mmddyy10. corro espero que esto le ayuda. Usted realmente debe mirar esto como lo hice sobre esto realmente sin un control exhaustivo. Puede haber muchas limitaciones a este código para bewarepute un promedio móvil en el SAS 27 de de enero de, 2016 (Este artículo fue publicado originalmente en The DO Loop. Y es distribuido en StatsBlogs.) Una pregunta común en los foros de discusión SAS es la forma de calcular un promedio móvil en el SAS. En este artículo se muestra cómo utilizar PROC expandir y contiene enlaces a artículos que utilizan el paso DATA o macros para calcular medias móviles en el SAS. En un post anterior, he explicado cómo definir una media móvil y proporciona un ejemplo, que se muestra aquí. El gráfico es un gráfico de dispersión de los precios de cierre mensual de las acciones de IBM durante un período de 20 años. Las tres curvas son las medias móviles. La curva de MA es una de cinco puntos (de salida) de media móvil. La curva de WMA es una media móvil ponderada con pesos de 1 a 5. (Cuando se calcula la media móvil ponderada en el tiempo t. El valor yt tiene un peso 5, el valor y t-1 tiene un peso de 4, el valor y t-2 tiene un peso 3, y así sucesivamente.) La curva EWMA es un promedio móvil ponderado exponencialmente con suavizado factor alfa 0,3. En este artículo se muestra cómo utilizar el procedimiento EXPAND en el software / ETS SAS para calcular una media móvil simple, una media móvil ponderada, y un promedio móvil ponderado exponencialmente en el SAS. Para una visión general de PROC se expanden y sus múltiples capacidades, recomiendo la lectura del documento corto trucos estúpidos humanos con PROC EXPAND por David Cassell (2010). Debido a que no todas las SAS cliente tiene una licencia para el software SAS / ETS, hay enlaces al final de este artículo que muestran cómo calcular una media móvil simple en SAS utilizando el paso DATOS. Crear una serie temporal ejemplo Antes de poder calcular un promedio móvil en el SAS, necesita datos. La siguiente llamada para ordenar PROC crea una serie temporal ejemplo, con 233 observaciones. No hay valores que faltan. Los datos están ordenados por la variable tiempo, T. La variable Y contiene el precio mensual de cierre de las acciones de IBM durante un período de 20 años. Calcular un promedio móvil en SAS utilizando PROC PROC EXPAND EXPAND calcula muchos tipos de medias móviles y otras estadísticas de rodadura, tales como rodar desviaciones estándar, correlaciones y sumas acumuladas de los cuadrados. En el procedimiento, la cuenta de ID identifica la variable tiempo, T. Los datos deben ser ordenadas por la variable de identificación. La declaración CONVERTIR especifica los nombres de las variables de entrada y de salida. La opción TRANSFORMOUT especifica el método y los parámetros que se utilizan para calcular las estadísticas de rodadura. El ejemplo utiliza tres estados convertir: El primero especifica que MA es una variable de salida que se calcula como (hacia atrás) de media móvil que utiliza cinco valores de datos (K 5). La segunda instrucción CONVERTIR especifica que WMA es una variable de salida que es una media móvil ponderada. Los pesos están estandarizados automáticamente por el procedimiento, por lo que la fórmula es WMA (t) (5 yt 4 y t-1 y t-3 2 2 y T-3 1 y t-4) / 15. La tercera declaración especifica que CONVERT EWMA es una variable de salida que es un promedio móvil ponderado exponencialmente con el parámetro 0.3. Observe la opción METHODNONE en la declaración PROC expandirse. Por defecto, el procedimiento se ajusta EXPAND curvas spline cúbicas a los valores no perdidos de las variables. Las opciones METHODNONE asegura que los puntos de datos en bruto se utilizan para calcular las medias móviles, en lugar de los valores interpolados. La visualización de las medias móviles Un uso importante de un promedio móvil es superponer una curva en un gráfico de dispersión de los datos en bruto. Esto le permite visualizar las tendencias a corto plazo en los datos. La siguiente llamada a PROC SGPOT crea el gráfico en la parte superior de este artículo: Para mantener este artículo tan simple como sea posible, no he hablado de cómo manejar los datos que faltan cuando se calculan las medias móviles. Consulte la documentación para PROC EXPAND para diversas cuestiones relacionadas con los datos que faltan. En particular, se puede utilizar la opción método para especificar cómo interpolar los valores perdidos. También puede utilizar las opciones de transformación para controlar cómo medias móviles se define para los primeros puntos de datos. Crear una media móvil en el SAS mediante el paso de datos si usted no tiene el software SAS / ETS, las siguientes referencias muestran cómo utilizar el paso de datos SAS para calcular medias móviles simples mediante el uso de la función LAG. La Base de Conocimientos de SAS proporciona el artículo de computar la media móvil de una variable. Premal Vora (2008) compara el paso DATA para PROC EXPAND código en el papel de los Rolling Fácil Estadística con PROC expandirse. Ron Cody incluye una macro de SAS en varios de sus libros. Por ejemplo, Codys colección de Popular SAS tareas de programación y la manera de abordarlos proporciona una macro denominada movingAve. Puede descargar la macro como parte del Código de Ejemplo y Datos para el libro. El paso DATA, que está diseñado para manejar una observación a la vez, no es la mejor herramienta para cálculos de series temporales, que requieren, naturalmente, múltiples observaciones (GAL) y clientes potenciales. En otro post, voy a mostrar cómo escribir funciones SAS / IML que calculan sencilla, pesan y promedios móviles ponderados exponencialmente. El lenguaje de la matriz en PROC IML es más fácil trabajar con para los cálculos que requieren el acceso a múltiples puntos de tiempo. ff / TheDoLoopdyIl2AUoC8zA / ff / TheDoLoopdqj6IDK7rITs / ff / TheDoLoopicbsotKEf1zY: e5B0sfO55lA: gIN9vFwOqvQ / ff / TheDoLoopicbsotKEf1zY: e5B0sfO55lA: VsGLiPBpWU / ff / TheDoLoopicbsotKEf1zY: e5B0sfO55lA: F7zBnMyn0Lo / ff / TheDoLoopdl6gmwiTKsz0 / Por favor, comentar sobre el artículo aquí: La DO LoopCalculate una media móvil de sas Calcular un promedio móvil en sas tiempo de Residuos Juli jogja 20 de dominar binario. Hacer más dinero antes de la comida que usted pensó siempre posible - en la mayoría de los días de todos modos - y ser capaz de relajar el resto del día y hacer lo que quiera. Yo comercio 1MinuteDaily para seis mocing y todavía me emociono - Realmente ganar dinero. 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