الانتقال من المتوسط - المعايير انحراف الحسابية

أدناه يمكنك أن ترى طريقة C لحساب البولنجر باند لكل نقطة (المتوسط ​​المتحرك، حتى الفرقة، أسفل الفرقة). كما ترون هذه الطريقة تستخدم 2 للحلقات لحساب الانحراف المعياري المتحرك باستخدام المتوسط ​​المتحرك. كان يستخدم لاحتواء حلقة إضافية لحساب المتوسط ​​المتحرك على مدى فترات n الماضية. هذا واحد يمكنني إزالة بإضافة قيمة نقطة جديدة إلى إجمالي الشحنة في بداية الحلقة وإزالة قيمة نقطة i - n في نهاية الحلقة. سؤالي الآن هو في الأساس: هل يمكنني إزالة الحلقة الداخلية المتبقية بطريقة مماثلة تمكنت مع المتوسط ​​المتحرك طلب 31 يناير 13 في 21:45 الجواب هو نعم، يمكنك. في منتصف 80s أنا وضعت فقط مثل هذه الخوارزمية (ربما ليست أصلية) في فورتران لتطبيق مراقبة ومراقبة التطبيق. للأسف، كان هذا قبل أكثر من 25 عاما، وأنا لا أتذكر الصيغ بالضبط، ولكن هذه التقنية كان امتدادا للمتوسطات المتحركة، مع حسابات الترتيب الثاني بدلا من الحسابات الخطية فقط. بعد النظر إلى رمز الخاص بك بعض، وأنا أعتقد أنني يمكن أن سوس كيف فعلت ذلك مرة أخرى. لاحظ كيف الحلقة الداخلية الخاصة بك هو جعل مجموعة من المربعات: بنفس الطريقة التي كان يجب أن يكون متوسط ​​أصلا مجموع القيم الاختلافات اثنين فقط هي الترتيب (قوتها 2 بدلا من 1) وأنك تطرح المتوسط كل قيمة قبل مربع عليه. الآن قد تبدو غير قابلة للتجزئة، ولكن في الواقع يمكن فصلها: الآن هو المصطلح الأول هو مجرد مجموع المربعات، يمكنك التعامل مع ذلك بنفس الطريقة التي تقوم بها مجموع القيم للمتوسط. والمصطلح الأخير (k2n) هو مجرد متوسط ​​مرات مربعة الفترة. نظرا لأنك تقسم النتيجة حسب الفترة على أي حال، يمكنك فقط إضافة متوسط ​​التربيع الجديد بدون الحلقة الإضافية. وأخيرا، في الفترة الثانية (سوم (-2vi) k)، منذ سوم (في) مجموع كن يمكنك ثم تغييره إلى هذا: أو فقط -2k2n. والتي هي -2 أضعاف متوسط ​​التربيع، مرة واحدة يتم تقسيم الفترة (ن) مرة أخرى. لذلك الصيغة النهائية المجمعة هي: (تأكد من التحقق من صحة هذا، لأنني أشتق منه قبالة رأس رأسي) ودمج في التعليمات البرمجية الخاصة بك يجب أن ننظر إلى شيء من هذا القبيل: شكرا لهذا. اعتدت عليه كأساس لتنفيذ في C ل كلر. اكتشفت أنه في الممارسة العملية، يمكنك تحديث مثل هذا نوفار هو عدد سلبي صغير جدا، وفشل سكرت. عرضت إذا كان للحد من قيمة إلى الصفر لهذه الحالة. لا فكرة، ولكن مستقرة. حدث هذا عندما كانت قيمة كل قيمة في نافذة بلدي نفس القيمة (لقد استخدمت حجم نافذة من 20 والقيمة في السؤال كان 0.5، في حالة شخص يريد أن يحاول إعادة إنتاج هذا.) نداش درو نويكس جول 26 13 في 15:25 إيف تستخدم الرياضيات المشتركة (وساهمت في تلك المكتبة) لشيء مماثل جدا لهذا. يجب أن يكون المصدر المفتوح، الذي ينقل إلى C من السهل كما فطيرة مخزن اشترى (هل حاولت جعل فطيرة من الصفر). تحقق من ذلك: commons. apache. orgmathapi-3.1.1index. html. لديهم فئة ستانداردديفياتيون. الذهاب إلى المدينة أجاب 31 يناير في 21:48 You39re ترحيب آسف أنا didn39t ديك الجواب you39re تبحث عنه. أنا بالتأكيد didn39t يعني أن نقترح نقل المكتبة بأكملها فقط الحد الأدنى من التعليمات البرمجية اللازمة، والتي ينبغي أن تكون بضع مئات من الأسطر أو نحو ذلك. لاحظ أنه ليس لدي أي فكرة عن قيود حقوق الطبع والنشر القانونية أباتشي على هذا الرمز، لذلك you39d لديك للتحقق من ذلك. في حال كنت متابعة ذلك، وهنا هو الرابط. بحيث التباين فاستماث نداش جاسون 31 يناير في 22:36 وقد أعطيت بالفعل أهم المعلومات أعلاه --- ولكن ربما هذا لا يزال من المصلحة العامة. مكتبة جافا صغيرة لحساب المتوسط ​​المتحرك والانحراف المعياري متاح هنا: githubtools4jmeanvar ويستند التنفيذ على البديل من طريقة ويلفوردس المذكورة أعلاه. وقد تم اشتقاق طرق إزالة واستبدال القيم التي يمكن استخدامها لتحريك نوافذ القيمة. المتوسطات المتحركة المتوسطات المتحركة مع مجموعات البيانات التقليدية تكون القيمة المتوسطة هي الأولى في كثير من الأحيان، وإحدى الإحصاءات الموجزة الأكثر فائدة لحساب. وعندما تكون البيانات في شكل سلسلة زمنية، فإن متوسط ​​السلسلة مقياس مفيد، ولكنه لا يعكس الطبيعة الدينامية للبيانات. وغالبا ما تكون القيم المتوسطة المحسوبة على فترات قصيرة، إما قبل الفترة الحالية أو تركزت على الفترة الحالية، أكثر فائدة. لأن هذه القيم المتوسطة سوف تختلف، أو تتحرك، كما تتحرك الفترة الحالية من الوقت ر 2، ر 3. الخ أنها تعرف باسم المتوسطات المتحركة (ماس). المتوسط ​​المتحرك البسيط هو (عادة) المتوسط ​​غير المرجح للقيم السابقة k. المتوسط ​​المتحرك المرجح ألساسا هو نفس المتوسط ​​المتحرك البسيط، ولكن مع المساهمات في المتوسط ​​المرجح بقربها من الوقت الحالي. لأنه ليس هناك واحد، ولكن سلسلة كاملة من المتوسطات المتحركة لأي سلسلة معينة، ومجموعة من ماس يمكن أن تكون نفسها رسمت على الرسوم البيانية، وتحليلها على شكل سلسلة، وتستخدم في النمذجة والتنبؤ. ويمكن بناء مجموعة من النماذج باستخدام المتوسطات المتحركة، وتعرف هذه النماذج بنماذج ما. إذا تم الجمع بين هذه النماذج ونماذج الانحدار الذاتي (أر)، فإن النماذج المركبة الناتجة تعرف بنماذج أرما أو أريما (I هي متكاملة). المتوسطات المتحركة البسيطة منذ يمكن اعتبار سلسلة زمنية كمجموعة من القيم، t 1،2،3،4، n يمكن حساب متوسط ​​هذه القيم. إذا افترضنا أن n كبير جدا، ونحن نختار عدد صحيح k الذي هو أصغر بكثير من n. يمكننا حساب مجموعة من متوسطات الفدرات أو متوسطات متحركة بسيطة (من الترتيب k): يمثل كل قياس متوسط ​​قيم البيانات على مدى فاصل من ملاحظات k. لاحظ أن أول ما ممكن من النظام gt0 k هو أن ل t ك. وبوجه أعم يمكننا إسقاط الجزء الإضافي الإضافي في التعبيرات أعلاه والكتابة: وهذا يشير إلى أن المتوسط ​​المقدر في الوقت t هو المتوسط ​​البسيط للقيمة الملحوظة في الوقت t والخطوات السابقة k -1 الزمنية. إذا تم تطبيق الأوزان التي تقلل من مساهمة الملاحظات التي هي أبعد من ذلك في الوقت المناسب، ويقال أن المتوسط ​​المتحرك تمهيد أضعافا مضاعفة. وغالبا ما تستخدم المتوسطات المتحركة كشكل من أشكال التنبؤ، حيث القيمة المقدرة لسلسلة في الوقت t 1، S t1. يؤخذ على أنه ما للفترة حتى تصل إلى الوقت t. مثلا يستند تقدير اليوم إلى متوسط ​​القيم المسجلة سابقا حتى يوم الأمس (بالنسبة للبيانات اليومية). ويمكن اعتبار المتوسطات المتحركة البسيطة شكلا من أشكال التمهيد. في المثال الموضح أدناه، تم تعزيز مجموعة بيانات تلوث الهواء المبينة في مقدمة هذا الموضوع بمتوسط ​​متحرك لمدة 7 أيام (ما)، موضح هنا باللون الأحمر. كما يمكن أن يرى، خط ما ينعم القمم وأحواض في البيانات ويمكن أن تكون مفيدة جدا في تحديد الاتجاهات. وتعني الصيغة القياسية للحساب الآجل أن نقاط البيانات K -1 الأولى ليس لها قيمة ما، ولكن بعد ذلك تمتد الحسابات إلى نقطة البيانات النهائية في السلسلة. PM10 القيم المتوسطة اليومية، غرينتش المصدر: شبكة لندن لجودة الهواء، londonair. org. uk سبب واحد لحساب المتوسطات المتحركة البسيطة بالطريقة الموصوفة هو أنه يمكن القيم التي سيتم حسابها لجميع الفواصل الزمنية من الزمن تك حتى الوقت الحاضر، و كما يتم الحصول على قياس جديد للوقت ر 1، و ما للوقت ر 1 يمكن أن تضاف إلى مجموعة تحسب بالفعل. وهذا يوفر إجراء بسيطا لمجموعات البيانات الديناميكية. ومع ذلك، هناك بعض القضايا مع هذا النهج. ومن المعقول القول بأن القيمة المتوسطة خلال الفترات الثلاث الأخيرة، على سبيل المثال، ينبغي أن تكون موجودا في الوقت t -1، وليس الوقت t. وبالنسبة إلى درجة الماجستير على مدى عدد من الفترات ربما ربما ينبغي أن يكون موجودا في منتصف النقطة بين فترتين زمنيتين. حل لهذه المسألة هو استخدام الحسابات ما محورها، حيث ما في الوقت t هو متوسط ​​مجموعة متماثلة من القيم حول ر. وعلى الرغم من مزاياه الواضحة، فإن هذا النهج لا يستخدم عموما لأنه يتطلب توافر البيانات للأحداث المقبلة، وهو ما قد لا يكون كذلك. في الحالات التي يكون فيها التحليل بالكامل لسلسلة حالية، قد يكون استخدام ماس المركزة أفضل. ويمكن اعتبار المتوسطات المتحركة البسيطة شكلا من أشكال التمهيد، وإزالة بعض المكونات عالية التردد من سلسلة زمنية وتسليط الضوء على الاتجاهات (ولكن ليس إزالتها) بطريقة مماثلة للمفهوم العام للتصفية الرقمية. في الواقع، المتوسطات المتحركة هي شكل من أشكال المرشحات الخطية. فمن الممكن تطبيق حساب متوسط ​​متحرك لسلسلة تم تمهيدها بالفعل، أي تمهيد أو تصفية سلسلة سلسة بالفعل. على سبيل المثال، مع متوسط ​​متحرك من النظام 2، يمكننا أن نعتبر أنه يحسب باستخدام الأوزان، وبالتالي فإن ما في x 2 0.5 × 1 0.5 × 2. وبالمثل، فإن ما في x 3 0.5 × 2 0.5 × 3. إذا نحن (0.5 × 0.5 0.5 × 0.5) 0.5 (0.5 × 2 0.5 × 3) 0.25 × 1 0.5 × 2 0.25 × 3 أي الترشيح ذي المرحلتين (أو التفاف) قد أنتج متوسط ​​متحرك متماثل مرجح، مع أوزان. يمكن أن تنتج العديد من المحولات التحويلية متوسطات متحركه معززة جدا، وبعضها تم العثور على استخدام معين في المجالات المتخصصة، كما هو الحال في حسابات التأمين على الحياة. يمكن استخدام المتوسطات المتحركة لإزالة التأثيرات الدورية إذا تم حسابها مع طول التواتر كما هو معروف. على سبيل المثال، مع التغيرات الشهرية في البيانات الموسمية يمكن في كثير من الأحيان إزالتها (إذا كان هذا هو الهدف) من خلال تطبيق متماثل المتوسط ​​المتحرك لمدة 12 شهرا مع جميع الشهور المرجحة بالتساوي، باستثناء الأولى والأخيرة التي يتم وزنها بنسبة 12. هذا لأن هناك سوف يكون 13 شهرا في النموذج المتماثل (الوقت الحالي، ر - 6 أشهر). وينقسم المجموع إلى 12. ويمكن اعتماد إجراءات مماثلة لأي دورية محددة جيدا. المتوسطات المتحركة المرجح أضعافا مضاعفة (إوما) مع صيغة المتوسط ​​المتحرك البسيط: جميع المشاهدات متساوية بالتساوي. إذا اتصلنا هذه الأوزان متساوية، ألفا ر. فإن كل وزن من الأوزان k يساوي 1 ك. وبالتالي فإن مجموع الأوزان سيكون 1، والصيغة ستكون: لقد رأينا بالفعل أن تطبيقات متعددة من هذه العملية يؤدي إلى الأوزان متباينة. مع المتوسطات المتحركة المرجح أضعافا مضاعفة الإسهام في القيمة المتوسطة من الملاحظات التي هي أكثر إزالتها في الوقت يتم تخفيض مداولات، مما يؤكد على الأحداث الأخيرة (المحلية). في الأساس يتم عرض معلمة التمهيد 0 ألف طن lt1، وتنقح الصيغة إلى: تكون الصيغة المتماثلة لهذه الصيغة بالشكل التالي: إذا تم اختيار الأوزان في النموذج المتماثل كعبارات لشروط التوسع ذي الحدين، (1212) 2q. فإنها سوف تلخص 1، وكما ف يصبح كبيرا، وتقريب توزيع عادي. هذا هو شكل من أشكال الترجيح النواة، مع الحدين تعمل بوصفها وظيفة النواة. التلازم المرحلة الثانية وصفها في القسم الفرعي السابق هو على وجه التحديد هذا الترتيب، مع س 1، مما أسفر عن الأوزان. في التمهيد الأسي فمن الضروري استخدام مجموعة من الأوزان التي مجموع إلى 1 والتي تقلل في حجم هندسيا. وعادة ما تكون الأوزان المستخدمة من النموذج: لإظهار أن هذه الأوزان توازي 1، فكر في توسيع 1 كمجموعة. يمكننا كتابة وتوسيع التعبير بين قوسين باستخدام الصيغة ذات الحدين (1- x) ص. حيث x (1) و p -1، مما يعطي: ثم يوفر نموذجا من المتوسط ​​المتحرك المرجح للنموذج: يمكن كتابة هذا الملخص كعلاقة تكرار: مما يبسط الحساب بشكل كبير، ويتجنب مشكلة أن نظام الترجيح يجب أن يكون بدقة لانهائية للأوزان لتلخص 1 (لقيم صغيرة من ألفا، وهذا هو عادة ليست هي القضية). تختلف الرموز المستخدمة من قبل مؤلفين مختلفين. يستخدم البعض الحرف S للإشارة إلى أن الصيغة هي في الأساس متغير أملس، وكتب: في حين أن أدبيات نظرية التحكم غالبا ما تستخدم Z بدلا من S للقيم المرجحة أو الممهدة أضعافا مضاعفة (انظر، على سبيل المثال، لوكاس و ساكوتشي، 1990، LUC1 ، وموقع نيست لمزيد من التفاصيل وأمثلة العمل). الصيغ المذكورة أعلاه مستمدة من عمل روبرتس (1959، ROB1)، ولكن هنتر (1986، HUN1) يستخدم تعبيرا عن النموذج: الذي قد يكون أكثر ملاءمة للاستخدام في بعض إجراءات التحكم. مع ألفا 1 متوسط ​​التقدير هو ببساطة قيمته المقاسة (أو قيمة عنصر البيانات السابق). مع 0.5 التقدير هو المتوسط ​​المتحرك البسيط للقياسات الحالية والسابقة. في نماذج التنبؤ القيمة، S t. وكثيرا ما يستخدم كقيمة تقديرية أو توقعية للفترة الزمنية القادمة، أي كالتقدير ل x في الوقت t 1. وهكذا لدينا: وهذا يدل على أن القيمة المتوقعة في الوقت t 1 هي مزيج من المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا سابقا بالإضافة إلى مكون يمثل خطأ التنبؤ المرجح، إبسيلون. في الوقت t. وبافتراض وجود سلسلة زمنية والتنبؤ مطلوب، يلزم وجود قيمة ألفا. ويمكن تقدير ذلك من البيانات الموجودة عن طريق تقييم مجموع أخطاء التنبؤ التربيعية التي يتم الحصول عليها مع قيم متفاوتة ألفا لكل t 2،3. (1) في تطبيقات التحكم، تكون قيمة ألفا مهمة في ذلك يستخدم في تحديد حدود التحكم العليا والسفلى، ويؤثر على متوسط ​​طول التشغيل (أرل) المتوقع قبل أن يتم كسر حدود السيطرة هذه (على افتراض أن السلاسل الزمنية تمثل مجموعة من المتغيرات المستقلة العشوائية الموزعة بشكل مماثل مع التباين المشترك). وفي ظل هذه الظروف يكون التباين في إحصائية التحكم: (لوكاس و ساكوتشي، 1990): وعادة ما تحدد حدود المراقبة كمضاعفات ثابتة لهذا التباين المتناظر، على سبيل المثال. - 3 مرات الانحراف المعياري. إذا افترض 0.25، على سبيل المثال، ويفترض أن البيانات التي يجري رصدها يكون توزيع عادي، N (0،1)، عندما تكون في السيطرة، ستكون حدود السيطرة - 1.134 وسوف تصل العملية إلى حد واحد أو حد آخر في 500 خطوة في المتوسط. لوكاس و ساكوتشي (1990 LUC1) تستمد أرلز لمجموعة واسعة من قيم ألفا وتحت مختلف الافتراضات باستخدام إجراءات ماركوف شين. وهي تقوم بتبويب النتائج، بما في ذلك توفير أرلس عندما يكون متوسط ​​عملية التحكم قد تم نقله من قبل بعض مضاعفات الانحراف المعياري. على سبيل المثال، مع التحول 0.5 مع ألفا 0.25 و أرل أقل من 50 خطوة الوقت. ومن المعروف أن النهج المذكورة أعلاه تمهيد الأسي واحد. حيث يتم تطبيق الإجراءات مرة واحدة على السلاسل الزمنية ومن ثم يتم إجراء عمليات التحليل أو التحكم على مجموعة البيانات التي تم تمريرها. إذا كانت مجموعة البيانات تشتمل على مكونات موسمية ومؤثرة، يمكن تطبيق التمهيد الأسي على مرحلتين أو ثلاث مراحل كوسيلة لإزالة (هذه النماذج بشكل صريح) (انظر كذلك القسم الخاص بالتنبؤ أدناه، ومثال نيست العامل). CHA1 شاتفيلد C (1975) تحليل سلسلة تايمز: النظرية والتطبيق. تشابمان أند هول، لندن HUN1 هنتر J S (1986) المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة. J من كواليتي تيشنولوغي، 18، 203-210 LUC1 لوكاس J M، ساكوتشي M S (1990) المتوسط ​​المتحرك لأسفل متحكم في مخططات التحكم: الخصائص والتحسينات. تيشنوميتريكس، 32 (1)، 1-12 ROB1 روبرتس S W (1959) اختبارات التحكم في الرسم البياني استنادا إلى المتوسطات المتحركة الهندسية. تيشنوميتريكس، 1، 239-250 إعلان 04 تشرين الثاني 2014، 19:36 عزيزي كل شيء، أعمل مع مجموعة بيانات لوحة غير متوازنة حيث لوحة فار هو رقم الصندوق والوقت فار هو الشهر. وهكذا، أنا أعمل مع سلسلة زمنية شهرية ولكن مع الثغرات. ما أريده هو حساب نسبة شارب 3 سنوات وأيضا ألفا جينسنز 3 سنوات لكل صندوق. لذلك، إذا كنت في عام 1992، أود أن أحسب نسبة شارب لتلك السنة باستخدام الملاحظات الشهرية للسنوات 1992 1991 1990. ولتحقيق ذلك، أحتاج إلى المتوسط ​​والخصم من العائدات الزائدة لكل صندوق خلال تلك الفترة. وبالإضافة إلى ذلك، أود أن تقدير جينسنس ألفا عن طريق تشغيل نموذج كابم باستخدام مرة أخرى الملاحظات الشهرية من سنوات 1992 1991 1990. للقيام بذلك يمكنني استخدام الأمر ستاتسبي واستخدام معاملات الانحدار تشغيل خلال تلك الفترة. أنا هافيد حاول العديد من الأوامر مثل رولريغ، موفافغ، أماه وما إلى ذلك بعض السكان المحليين مع فوريشفورفالويس ولكن أنا غير قادر على توظيف لهم وأنا لا تملك لوحة متوازنة وأنا لا أريد للقضاء على الأموال لأنني قد يكون واحد أو اثنين من الثغرات. هذا مثال على مجموعة البيانات الخاصة بي o ريار الشهر مكرف سمب همل أومد إكسكسر s ---------------------------------- ----------------------------------------- 2 1997 1. 2 1997 2 -. 0049 -0261 .0469 -0204. 2 1997 3 -0503 -.0032 .0386 .0094 -.0181431 2 1997 4 .0404 -.0519 -.0102 .0489 .0117428 2 1997 5 .0674 .0483 -0438 -.0519 .0372053 ---- -------------------------------------------------- --------------------- 2 1997 6 .041 .015 .0072 .0259 .0310222 2 1997 7 .0733 -0252 -.0013 .0384 .0402394 2 1997 8 -0415 .0734 .0137 -0252 -0292168 2 1997 9 .0535 .0268 -.0025 .0145 .0381404 2 1998 1 .0015 -.0094 -0207 .001 .0056473 ------ -------------------------------------------------- ------------------- 2 1998 2 .0703 .0032 -.0086 -.011 .0395531 2 1998 3 .0476 -.0099 .0123 .0214 .0277491 2 1998 4 .0073 .0048 .0027 .0078 .0005439 2 1998 5 -0307 -0354 .0412 .0189 -.0093562 2 1998 6 .0318 -0315 -0222 .0726 .002362 -------- -------------------------------------------------- ----------------- 2 1998 7 -.0246 -0492 -.0115 .0371 -.0232616 2 1998 8 -.1608 -.0575 .0524 .0187 -.091043 2 1998 9 .0615 -.0015 -0388 -.0063 .0222817 2 1998 10 .0713 -032 -0277 -0535 .0311223 2 1998 11. 061 .0114 -0343 .0118 .0300834 ---------------------------------------- ----------------------------------- 2 1998 12 .0616 -.003 -047 .0904 .0168859 7 1994 1 .0287 .0014 .021 .0001 .0183894 7 1994 2 -0256 .0272 -.0141 -.0026 -.0170168 7 1994 3 -0478 -.0096 .0134 -.0132 -0656004 7 1994 4 .0068 -.0091 .0169 .0041 -.0032034 -------------------------------------- ------------------------------------- 7 1994 5 .0058 -0201 .0018 -.0216 -.0093189 7 1994 6 -0303 -.0048 .0168 -.0083 -0506594 7 1994 7 .0282 -.0178 .0098 .0019 .0199595 7 1994 8 .0401 .0145 -0347 .0154 .0419298 7 1994 9 -.0231 .0268 -.0181 .0131 -.0135341 ------------------------------------ ----------------------------------- 7 1994 10 .0134 -022 -.0236 .0145 .0129598 7 ​​1994 11 -0404 -.0017 -.0005 -.0019 -.0433825 7 1994 12 .0086 .0005 .0026 .035 .0152948 05 نوف 2014، 11:35 شكرا جزيلا على مشاركاتك. وفيما يتعلق نسبة شارب هذا هو الرمز الذي كتبت وحل مشكلتي. جين مينفويكريتغر. نوع كرسفوندو ريار الشهر فورفال i1990 (1) 2013 محلي مي-2 بي كرسفوندو. إذا كان ريارلتي أمبير ريارغتم استبدال مينفويكريتغرمياني إذا رياري ليست مثالية، ولكن لدي وسائل في عمود واحد الآن حتى كل عام لدي نفس القيمة من المتداول يعني في بلدي الملاحظات الشهرية (إغن). أنا أقول أنها ليست مثالية لأنه ضمن الأوامر أنا لا تحدد أنني أريد أن متوسط ​​القيم فقط في حالة أن يكون 3 سنوات من الملاحظات. لذلك فإنه يحسب أيضا المتوسط ​​في الحالة التي لدي 2 سنوات من الملاحظات. والخبر السار هو أنني يمكن القضاء على نفسي تلك الملاحظات. أنا نشر ما سبق لأنني أريد منك أن تفهم ما أحتاج بالضبط. أريد أن يكون ألفا وبيتا، كل واحد في عمود واحد حتى أستطيع استخدامها لتراجعها على متغيرات أخرى. لذلك، في عام 1995 للصندوق رقم 100 الذي لديه 11 الملاحظات الشهرية على سبيل المثال، أريد ألفا-الناتج من المتداول 3 سنوات (1995،1994،1993) كابم 4 الانحدار كابم عامل لتكرار في 11 صفوف - scell من العمود ألفا. وينطبق الشيء نفسه على الإصدار التجريبي. أنا تطبيق قانون ماتا مع بعض التغييرات إغن g المجموعة (كرسفوندو) ألفا الجنرال. (ستيفيو). ستفيو (سمب. كوتسمبكوت) ستفيو (همل. كووثملكوت) ستفيو (أومد. كوتومدكوت) ستفيو (g.) ستفيو (كريسفوندو) ستفيو (فريسكريتغر. كوتفكريتغركوت) ستفيو. (1)، (1)، (1)، (1، 1). ،.) ب . (إلى تغتبي، 1 t--) إف (غو، 1 غ، 1 أمبير ريارو، 1 - ريارت، 1 لوت 2) ي فكسريتغرت، 1 شكس (مكرفت، 1، سمبت، 1، هملت، 1، أومدت، 1 ، 1) ي (2..rows (y)) ،. XX (2..rows (X)) ،. إذا كان (الصفوف (y) gt6) b إنزيم (عبر (X، X)) عبر (X، y) ألفاو، 1 b5،1 نهاية ولكن النتيجة هي هذه واحدة وأنها لا تشمل بيتا كذلك. هل يمكن أن تساعدني في شهر حزيران / يونيه 2004 ألفا 5487 2001 478 -.0045781 5487 2001 2 478 -.0049922 5487 2001 3 478 -.0044039 5487 2001 4 478 -.0058963 5487 2001 5 478 -.0057021 5487 2001 6 478 - .0037893 5487 2001 7 478 -.0046226 5487 2001 8 478 -.0027665 5487 2001 9 478 -.0037288 5487 2002 1 478 .0009866 5487 2002 2 478 .0019246 5487 2002 3 478 .0019994 5487 2002 4 478 .002021 5487 2002 5 478 .0025631 5487 2002 6 478 .0019815 5487 2002 7 478 .0037848 5487 2002 8 478 .0035144 5487 2002 9 478 .003802 5487 2002 10 478 .0012915 5487 2002 11 478 .0016832 5487 2002 12 478 .0015888 لست متأكدا مما إذا كان أفهمك. ومع ذلك، تكرار النصيحة في مؤشر الترابط الذي أشرت إليه في وقت سابق حول عدم استخدام التعليمات البرمجية ماتا في حين رمز ستاتا هو متاح، وهنا هو رمز تكييفها من هذا الموضوع التي سوف تفعل الانحدار المتداول. وسوف يأخذك الكثير من الوقت إذا كان لديك مجموعة بيانات كبيرة. اسمحوا لي أن أعرف إذا كان يأخذك الكثير من الوقت. أنصحك للتحقق من النتائج. 06 نوف 2014، 08:51 إلى إبراهيم: سريع حقا ماتا التعليمات البرمجية. أنا فقط بحاجة 1 دقيقة بدلا من 2 ساعة. وعلاوة على ذلك، فإنه يعمل بشكل أفضل لأنها تعطي القيم المفقودة مرة أخرى إذا كان لدي فقط سنة واحدة الملاحظة. شكرا حقا الكثير. سؤال واحد أخير. إذا كنت بحاجة إلى الانحدار كاب، وهذا يعني فقط فويكريتغر و مكرف، ولكن ليس سمب همل أومد، هو كيف ينبغي أن يكون هذا الرمز مثل جين ألفا. جين بمكرف. (ستيفيو) (ستيفيو) ستفيو (ألفا. كوتالفاكوت) ستفيو (بمكرف. كتيبكترفكوت) p بانزيتوب (كرسفوندونو، 1) ل (i1 إلتروس) (ستيفيو) ستفيو (فريسكريتغر. كوتفكريتغركوت) ستفيو (p) i) ل (أوبي، 1 أولتبي، 2 o) y فوسكريتغرو، 1 X (مكرفو، 1) 1 ب. (تبي، 1 تلتبي، 2 t) إف (إلى أمب كرسفوندنو، 1 كرسفوندنوت، 1 أمبير (ريارو، 1 - ريارت، 1 لوت 2) أمب ريارو، 1 غ ريارت، 1) ي فكسريتغرت، 1 شكس (مكرفت، 1 1) إذا كان (الصفوف (y) gt6) b إنزيم (عبر (X، X)) عبور (X، y) ألفاو، 1 b2،1 بمكرفو، 1 b1،1 في التعليمات البرمجية، فإنك تحسب الانحراف المعياري حسب البلد و صناعة (باستخدام تلخيص) ولكن بعد ذلك يمكنك استبدال هذه القيمة إلى سدكس من كوتريز أخرى (في الحلقة الداخلية). هل هذا ما كنت أريد أن أفعل أنا كتبت رمز ماتا على افتراض أن كنت ترغب في حساب الانحراف المعياري لكل بلد والصناعة. إذا كنت ترغب في حساب لكل بلد والصناعة تحتاج إلى إضافة: هنا هو رمز ماتا (فإنه يحسب الانحراف المعياري أيضا عندما تكون النافذة أقل من 4 سنوات):