Sas Media Móvil Ucla

Im un principiante del SAS y Im curioso si la tarea siguiente se puede hacer mucho más simple pues está actualmente en mi cabeza. Tengo los siguientes metadatos (simplificados) en una tabla llamada userdatemoney: Usuario - Fecha - Dinero con varios usuarios y fechas para cada día calendario (durante los últimos 4 años). Los datos son ordenados por el usuario ASC y fecha ASC, datos de ejemplo se ve así: Ahora quiero calcular un promedio móvil de cinco días para el dinero. Comencé con el apprach bastante popular con la función lag () como esto: como ves, el problema con este método se produce si hay si el paso de datos se ejecuta en un nuevo usuario. Aron obtendría algunos valores rezagados 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 restablecer las variables N, Suma y Media si se nota un cambio, pero: ¿Puede hacerse esto de una manera más fácil Tal vez utilizando el Por Cláusula de cualquier manera Gracias por tus ideas y ayuda Creo que la manera más fácil es usar PROC EXPAND: Y como se mencionó en el comentario de Johns, es importante recordar acerca de los valores perdidos (y sobre las observaciones de principio y fin). He añadido la opción SETMISS al código, ya que dejó claro que desea poner a cero los valores faltantes, no ignorarlos (comportamiento predeterminado MOVAVE). Y si desea excluir las primeras 4 observaciones para cada usuario (ya que no tienen suficiente antecedente para calcular el promedio móvil 5), puede utilizar la opción TRIMLEFT 4 dentro de TRANSFORMOUT (). Respondió Dec 3 13 at 15: 29Proc Arima El análisis de los datos de series de tiempo en el dominio del tiempo se realiza con este procedimiento. Box-Jenkins (la adaptación de los modelos ARIMA a datos de series temporales) y también modelos de función de transferencia (tipo de entrada). El análisis del dominio de frecuencia de series de tiempo se puede hacer usando Proc Spectra. El marco para el análisis es que la serie de tiempo observada X (t) es estacionaria y satisface una ecuación ARMA de la forma donde Z (t) es un proceso de ruido blanco. Las constantes phi (1). Phi (p) se llaman coeficientes autorregresivos y el número p se denomina el orden del componente autorregresivo. Las constantes theta (1). Theta (q) se llaman coeficientes de media móvil y el número q se denomina orden del componente de media móvil. Es posible que p o q sean cero. El uso de proc arima para adaptarse a los modelos ARMA consta de 3 pasos. El primer paso es la identificación del modelo, en la que la serie observada se transforma para ser estacionaria. La única transformación disponible dentro de proc arima es la diferenciación. El segundo paso es la estimación del modelo, en la que se seleccionan los pedidos p y q y se calculan los parámetros correspondientes. El tercer paso es el pronóstico, en el que el modelo estimado se utiliza para pronosticar valores futuros de las series temporales observables. Como ejemplo, se analizará el fichero de datos milk. dat que contiene datos sobre la producción de leche de Cryer. Aquí están los comandos que se podrían utilizar para cada uno de los 3 pasos. OPCIONES PARA LA DECLARACIÓN DE IDENTIFICACIÓN: La instrucción var es obligatoria y especifica las variables en el conjunto de datos a analizar. Los números opcionales entre paréntesis especifican el GAL en el que se van a calcular las diferencias. Una declaración varmilk analizaría la serie de leche sin ninguna diferencia varmilk (1) analizaría la primera diferencia de varmilk de leche (1,1) la segunda diferencia de leche. La instrucción var produce 3 tramas para la variable especificada: la función de autocorrelación de la muestra, la función de autocorrelación inversa de la muestra y la función de autocorrelación parcial de la muestra. Estos gráficos y tablas de sus valores se imprimen en la ventana de salida. Se pueden producir parcelas de mayor calidad mediante el uso de otras opciones (detalladas a continuación) y proc gplot. La opción nlag hace que los 3 gráficos impriman valores hasta el retraso 30. Si no se especifica, el valor predeterminado es nlag24 o 25 del número de observaciones, lo que sea menor. La opción central resta el promedio de la serie especificada por la instrucción var. El promedio se agrega automáticamente en la etapa de pronóstico. La opción outcov coloca los valores de las funciones de correlación de muestras en un conjunto de datos SAS. Estos valores se pueden utilizar para producir parcelas de alta calidad de estas funciones utilizando proc gplot. Las variables de salida son: LAG. VAR (nombre de la variable especificada en la opción var), CROSSVAR (nombre de la variable especificada en la opción crosscorr), N (número de observaciones utilizadas para calcular el valor actual de la covarianza o crosscovariance), COV (valor de la cruz Covariancias), CORR (valor de la función de autocorrelación de la muestra), STDERR (error estándar de las autocorrelaciones), INVCORR (valores de la función de autocorrelación inversa de la muestra) y PARTCORR (valores de la función de autocorrelación parcial de la muestra). La opción noprint suprime la salida de los gráficos de baja calidad normalmente creados por la instrucción var. Esta opción se utiliza principalmente con la opción outcov. OPCIONES PARA LA DECLARACIÓN ESTIMADA: Las opciones p1 q3 especifican que las órdenes de auto-regresión y de orden móvil se ajusten. Otras formas de estas especificaciones son: q (3) para especificar que SOLAMENTE se permite que el parámetro theta (3) sea no cero p (12) (3) para un modelo estacional (1-phi (12) B12) - phi (3) B3) donde B es el operador de retroceso p (3,12) para un modelo en el que sólo se permite que phi (3) y phi (12) no sean cero. La opción nodf utiliza el tamaño de la muestra en lugar de los grados de libertad como divisor al estimar la varianza del ruido blanco. La opción método selecciona el método de estimación para los parámetros. Las opciones son ml para la máxima estimación de probabilidad (Gaussiana), ul para mínimos cuadrados incondicionales y cl para los mínimos cuadrados condicionales. La opción de trazado produce los mismos 3 trazos que en la declaración de identificación para los RESIDUOS después de estimar los parámetros del modelo. Esta es otra comprobación útil sobre la blancura de los residuos. OPCIONES PARA LA DECLARACIÓN PREVISTA: La opción principal especifica el número de intervalos de tiempo en el futuro para los que se van a realizar las previsiones. Mediante el uso de las opciones out e printall en la sentencia de pronóstico, se creará un conjunto de datos SAS que contendrá los valores de la serie original y los valores previstos de la serie utilizando el modelo en todo momento. Esto puede ser útil para un análisis del rendimiento pasado del modelo. En la práctica, varias sentencias de estimación diferentes se intentan secuencialmente para ver qué modelo se adapta mejor a los datos. Proc arima es interactivo, en el sentido de que estos intentos secuenciales pueden realizarse sin reiniciar el procedimiento. Simplemente envíe las declaraciones de estimación sucesivas, la declaración de identificación original será retenida. Los modelos de función de transferencia pueden ajustarse utilizando la opción crosscorr de la sentencia de identificación y la opción de entrada de la instrucción de estimación. La mecánica de este procedimiento se ilustra para un conjunto de datos falso que contiene dos series de tiempo que están relacionados por un modelo de función de transferencia. En este caso, Y depende de X. En primer lugar, el proceso X se modela utilizando las sentencias de identificación y estimación. Entonces se identifica Y y se estima la correlación cruzada entre los procesos pre-blanqueados X e Y. El programa podría ser así. A partir de la información de correlación cruzada, se pueden identificar tentativamente los retardos a los que el proceso de entrada X influye en Y. Obsérvese que sólo los modelos causales se les permite correlaciones cruzadas no-cero en desfases negativos no puede ser modelado en proc arima. Por ejemplo, digamos que los retornos no nulos son 2 y 4. El proceso Y puede estimarse como sigue. La entrada es de la forma cB2 dB4 B2 (c dB2). Es esta última forma la que da la forma de la declaración de entrada. Tenga en cuenta que la instrucción de estimación siempre se refiere a la declaración de identificación más reciente para decidir qué variables se van a incluir en el modelo. De este modo, la diferenciación y el centrado se manejan automáticamente (si se utilizan), EXCEPTO que la diferenciación debe especificarse explícitamente en la instrucción crosscorr. Para obtener más información, consulte la ayuda en línea de SAS SYSTEM HELP - MODELING amp ANALYSIS TOOLS - ECONOMETRICS amp TIME SERIES - ARIMA o la Guía SAS / ETS. Copia Copyright 1997 por Jerry Alan Veeh. Todos los derechos reservados. El código de ejemplo en la pestaña Código completo ilustra cómo calcular el promedio móvil de una variable a través de un conjunto de datos completo, sobre las últimas N observaciones en un conjunto de datos o sobre las últimas N observaciones dentro de un grupo BY. Estos ejemplos de archivos y ejemplos de código son proporcionados por SAS Institute Inc. como es sin garantía de ningún tipo, ya sea expresa o implícita, incluyendo pero no limitado a las garantías implícitas de comerciabilidad y aptitud para un propósito en particular. Los recipientes reconocen y aceptan que SAS Institute no será responsable de los daños y perjuicios derivados de su uso de este material. Además, el SAS Institute no proporcionará soporte para los materiales aquí contenidos. 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