Moving average function sas

Moving Average Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série de tempo no Excel. Um avanço em movimento é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Observação: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para intervalo 2 e intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Você gosta deste site gratuito Por favor, compartilhe esta página no GoogleIm um iniciante SAS e Im curioso se a seguinte tarefa pode ser feito muito mais simples, pois é atualmente na minha cabeça. Tenho os seguintes meta dados em uma tabela chamada userdatemoney: Usuário - Data - Dinheiro com vários usuários e datas para cada dia do calendário (nos últimos 4 anos). Os dados são ordenados pelo usuário ASC e Data ASC, os dados de exemplo se parece com isso: Eu agora quero calcular uma média móvel de cinco dias para o dinheiro. Eu comecei com o apprach muito popular com a função lag () como este: como você vê, o problema com este método ocorre se lá se a etapa de dados é executado em um novo usuário. Aron obteria alguns valores defasados ​​de Anna que, naturalmente, não deveria acontecer. Agora a minha pergunta: Tenho certeza que você pode lidar com o usuário mudar adicionando alguns campos extras como laggeduser e redefinindo as variáveis ​​N, Soma e Média se você notar tal interruptor, mas: Isso pode ser feito de uma maneira mais fácil Talvez usando o Por Cláusula de qualquer maneira Obrigado por suas idéias e ajuda Eu acho que a maneira mais fácil é usar PROC EXPAND: E como mencionado no comentário de Johns, é importante lembrar sobre valores faltantes (e sobre observações de começo e término também). Eu adicionei SETMISS opção para o código, como você deixou claro que você deseja zerofy valores em falta, não ignorá-los (comportamento padrão MOVAVE). E se você quiser excluir as primeiras 4 observações para cada usuário (já que elas não têm pré-histórico suficiente para calcular a média móvel 5), você pode usar a opção TRIMLEFT 4 dentro de TRANSFORMOUT (). O código de amostra na guia Código Completo ilustra como calcular a média móvel de uma variável através de um conjunto de dados inteiro, sobre as últimas N observações em um conjunto de dados ou sobre as últimas N observações dentro de um BY - grupo. Esses arquivos de amostra e exemplos de código são fornecidos pelo SAS Institute Inc. como é sem garantia de qualquer tipo, expressa ou implícita, incluindo mas não se limitando às garantias implícitas de comercialização e adequação a um propósito específico. Os beneficiários reconhecem e concordam que SAS Institute não será responsável por quaisquer danos decorrentes da utilização destes materiais. Além disso, o SAS Institute não fornecerá suporte para os materiais aqui contidos. Esses arquivos de amostra e exemplos de código são fornecidos pelo SAS Institute Inc. como é sem garantia de qualquer tipo, expressa ou implícita, incluindo mas não se limitando às garantias implícitas de comercialização e adequação a um propósito específico. Os beneficiários reconhecem e concordam que SAS Institute não será responsável por quaisquer danos decorrentes da utilização destes materiais. Além disso, o SAS Institute não fornecerá suporte para os materiais aqui contidos. Calcule a média móvel de uma variável através de um conjunto de dados inteiro, nas últimas N observações em um conjunto de dados ou nas últimas N observações dentro de um grupo BY. As funções de sumário produzem um resumo estatístico de toda a tabela ou exibição listada na FROM ou para cada grupo especificado em uma cláusula GROUP BY. Se GROUP BY for omitido, todas as linhas na tabela ou exibição serão consideradas como um único grupo. Essas funções reduzem todos os valores em cada linha ou coluna em uma tabela para um resumo ou valor agregado. Por esta razão, essas funções são freqüentemente chamadas de funções agregadas. Por exemplo, a soma (um valor) de uma coluna resulta da adição de todos os valores na coluna. Algumas funções têm mais de um nome para acomodar as convenções SAS e SQL: AVG, MEAN significa ou média de valores COUNT, FREQ, N número de valores não válidos CSS corrigido soma de quadrados CV coeficiente de variação (por cento) MAX maior valor MIN menor valor NMISS número de valores em falta PRT probabilidade de um maior valor absoluto de Estudantes t RANGE intervalo de valores STD desvio padrão STDERR erro padrão da média SUM soma de valores SUMWGT soma dos valores da variável WEIGHT (nota de rodapé 1) T Estudantes t valor para testar o Hipótese de que a média da população é zero Soma não corrigida de quadrados Para uma descrição e as fórmulas usadas para essas estatísticas, consulte Procedimentos de estatísticas elementares do SAS A função COUNT conta as linhas. COUNT () retorna o número total de linhas em um grupo ou em uma tabela. Se você usar um nome de coluna como um argumento para COUNT, o resultado é o número total de linhas em um grupo ou em uma tabela que tem um valor nonmissing para essa coluna. Se você quiser contar os valores exclusivos em uma coluna, especifique COUNT (coluna DISTINCT). Se a cláusula SELECT de uma expressão de tabela contém uma ou mais funções de resumo e essa expressão de tabela não resolve nenhuma linha, os resultados da função de resumo são valores ausentes. As seguintes são exceções que retornam zeros: O número de argumentos especificados em uma função de resumo afeta como o cálculo é executado. Se você especificar um único argumento, os valores na coluna serão calculados. Se você especificar vários argumentos, os argumentos ou colunas listados serão calculados para cada linha. Por exemplo, considere os cálculos na tabela a seguir. Se você usar um argumento na função, o cálculo será realizado nessa coluna somente. Se você usar mais de um argumento, o cálculo será executado em cada linha das colunas especificadas. Na etapa PROC SQL seguinte, as funções MIN e MAX retornam o mínimo eo máximo das colunas com as quais são usados. A função SUM retorna a soma de cada linha das colunas especificadas como argumentos: Quando você usa uma função de resumo em uma cláusula SELECT ou uma cláusula HAVING, você pode ver a seguinte mensagem no log SAS: O processo de refundação envolve duas passagens os dados. Na primeira passagem, PROC SQL calcula e retorna o valor das funções de resumo. Em seguida, utiliza o resultado para calcular as expressões aritméticas nas quais a função de resumo participa. Grupos de dados de acordo com a cláusula GROUP BY. Na segunda passagem, PROC SQL recupera quaisquer colunas e linhas adicionais que ele precisa para mostrar na saída. Os exemplos a seguir usam a tabela PROCLIB. PAYROLL (mostrada em Criando uma tabela a partir de um resultado de consultas) para mostrar quando o reenvio de dados é e não é necessário. A primeira consulta requer gradação. A primeira passagem através dos dados agrupa os dados por Jobcode e resolve a função AVG para cada grupo. No entanto, PROC SQL deve fazer uma segunda passagem para recuperar os valores de IdNumber e salário. Você pode alterar a consulta anterior para retornar apenas o salário médio de cada jobcode. A consulta a seguir não requer o reenvio porque a primeira passagem dos dados faz o resumo eo agrupamento. Uma segunda passagem não é necessária. Quando você usa a cláusula HAVING, PROC SQL pode ter para remerge dados para resolver a expressão HAVING. Primeiro, considere uma consulta que usa HAVING, mas que não requer remontagem. A consulta agrupa os dados por valores de Jobcode eo resultado contém uma linha para cada valor de Jobcode e informações de resumo para pessoas em cada Jobcode. Na primeira passagem, as funções de resumo fornecem valores para o número. Idade Média . E Salário médio. A primeira passagem fornece tudo o que PROC SQL precisa para resolver a cláusula HAVING, portanto, não é necessário rejeitar. Na consulta a seguir, PROC SQL remerges os dados porque a cláusula HAVING usa a coluna SALARY na comparação eo SALARY não está na cláusula GROUP BY. Tenha em mente que o PROC SQL recomenda dados quando os valores retornados por uma função de resumo são usados ​​em um cálculo. Por exemplo, a consulta a seguir retorna os valores de X e a porcentagem do total para cada linha. Na primeira passagem, PROC SQL calcula a soma de X, e na segunda passagem o PROC SQL calcula a porcentagem do total para cada valor de X: os valores retornados por uma função de resumo são comparados aos valores de uma coluna que não é especificada Na cláusula GROUP BY. Por exemplo, a consulta que se segue utiliza a tabela PROCLIB. PAYROLL. PROC SQL remerge dados porque a coluna Salário não é especificada na cláusula GROUP BY: uma coluna da tabela de entrada é especificada na cláusula SELECT e não é especificada na cláusula GROUP BY. Esta regra não se refere a colunas usadas como argumentos para funções de resumo na cláusula SELECT. Por exemplo, na consulta que se segue, a presença de IdNumber na cláusula SELECT faz com que PROC SQL para refundar os dados porque IdNumber não está envolvido no agrupamento ou resumir durante a primeira passagem. Para que PROC SQL recuperar os valores para IdNumber, ele deve fazer uma segunda passagem através dos dados. Eu incluí uma captura de tela para ajudar a esclarecer o meu problema: Estou tentando calcular algum tipo de média móvel e desvio padrão em movimento. A coisa é eu quero calcular os coeficientes de variação (stdev / avg) para o valor real. Normalmente isso é feito pelo cálculo da stdev e avg nos últimos 5 anos. No entanto, por vezes, haverá observações na minha base de dados para o qual eu não tenho a informação dos últimos 5 anos (talvez apenas 3, 2, etc). É por isso que eu quero um código que irá calcular o avg e stdev mesmo se não houver nenhuma informação para os 5 anos inteiros. Além disso, como você vê nas observações, às vezes eu tenho informações sobre mais de 5 anos, quando este é o caso, eu preciso de algum tipo de média móvel que me permite calcular o avg e stdev para os últimos 5 anos. Então, se uma empresa tem informações por 7 anos eu preciso de algum tipo de código que irá calcular o avg e stdev para, digamos, 1997 (por 1991-1996), 1998 (por 1992-1997) e 1999 (1993-1998). Como im não muito familiarizado com sas comandos que deve olhar (muito, muito grosseiramente) como: Ou algo assim, eu realmente não tenho idéia, eu vou tentar e descobrir, mas vale a pena publicá-lo se eu não vou encontrá-lo sozinho.