المتوسط المتحرك المتوسط

هذا الهيكل البيانات غير صالحة تماما للغرض. بافتراض معرف معرف تحتاج إلى إعادة تشكيل. مثلا ثم المتوسط ​​المتحرك سهل. استخدام تسموث أو مجرد توليد. مثلا مزيد من المعلومات عن سبب عدم ملاءمة بنية البيانات: ليس فقط حساب المتوسط ​​المتحرك بحاجة إلى حلقة (لا تتضمن بالضرورة إغن)، ولكنك ستخلق العديد من المتغيرات الإضافية الجديدة. استخدام تلك في أي تحليل لاحق سيكون في مكان ما بين محرجا ومستحيلا. إديت إل إعطاء حلقة عينة، في حين لا تتحرك من موقف بلدي أنها تقنية سيئة. أنا لا أرى سبب وراء التسمية التسمية حيث P1947 هو وسيلة ل 1943-1945 أفترض أن هذا مجرد خطأ مطبعي. لنفترض أن لدينا بيانات عن 1913-2012. لمدة 3 سنوات، ونحن نفقد سنة واحدة في كل نهاية. يمكن كتابة ذلك بشكل أكثر إيجازا، على حساب موجة من وحدات الماكرو داخل وحدات الماكرو. استخدام الأوزان غير المتكافئة أمر سهل، كما هو موضح أعلاه. والسبب الوحيد لاستخدام إغن هو أنه لا يتخلى إذا كان هناك أخطاء، والتي سوف تفعل أعلاه. وكمسألة اكتمال، لاحظ أنه من السهل التعامل مع الفشل دون اللجوء إلى إغن. والمقام إذا كانت جميع القيم مفقودة، يقل هذا إلى 00، أو مفقود. وإلا، إذا كان أي قيمة مفقودة، نضيف 0 إلى البسط و 0 إلى المقام، وهو نفس تجاهل ذلك. وبطبيعة الحال، يمكن تحمل الرمز على النحو الوارد أعلاه بالنسبة للمتوسطات التي تبلغ 3 سنوات، ولكن إما بالنسبة لتلك الحالة أو لمتوسط ​​المتوسط ​​على مدى سنوات أخرى، فإننا سنستبدل السطور أعلاه بحلقة، وهو ما تفعله إغن. لدي سلسلة زمنية لقياس كل ساعة من والمتغيرات البيئية والمتعلقة بالأرصاد الجوية (درجة الحرارة والرطوبة) على مدى عدة سنوات. من هذه القيم بالساعة أود حساب 24 ساعة يعني يعني إنشاء معلمة التعرض. ولهذا الغرض، ينبغي أن يكون هناك ما لا يقل عن 17 من القياسات بالساعة مع عدم وجود أكثر من 6 ساعات من القيم المفقودة المتتالية. في حالة فقدان أكثر من 6 قيم ساعة على التوالي في 24، يتم تعيين البيانات لهذا التاريخ المحدد إلى مفقود. كيف يمكنني تنفيذ هذا في ستاتا أو ساس شكرا مقدما طلب يونيو 27 12 في 15:33 لحسابات المتوسط ​​المتحرك العام، باستخدام بروك إكساند هو أسهل طريقة (تحتاج إتس مرخصة لاستخدام هذا الإجراء). على سبيل المثال، سوف تحسب الشفرة أدناه متوسط ​​متحرك لمدة 24 يوما وتحدد أول 16 ملاحظة إلى المفقودين. ومع ذلك، للامتثال لبقية المعايير الخاصة بك سوف لا تزال بحاجة إلى تشغيل خطوة البيانات بعد ذلك، على غرار رمز روبس، لذلك يمكنك أيضا تنفيذ جميع العمليات الحسابية في تلك الخطوة. أجاب يونيو 28 12 في 13:11 جوابك 2017 كومة الصرف، إنكسموثينغ: لويس وسوف نعمل مع البيانات من مسح الأسرة وفس المنزلية، أجريت في 1975-76. قمت بتبويب التوزيع العمري لجميع أفراد الأسرة وحفظه في ملف أسكي، الذي نقرأه الآن ونقوله: كما ترون، يبدو التوزيع أقل سلاسة إلى حد ما من البيانات التي قدمتها الفلبين في وقت سابق. هل يمكنك حساب فهرس مايرز لهذا التوزيع طرق التشغيل والخطوط إن أبسط طريقة لتلطيف سكاتيربلوت هي استخدام متوسط ​​متحرك. المعروف أيضا باسم يعني تشغيل. النهج الأكثر شيوعا هو استخدام نافذة من الملاحظات 2k 1، k إلى اليسار و k إلى يمين كل ملاحظة. قيمة k هو التبادل بين نعومة الخير مناسبا. ويجب إيلاء عناية خاصة في أقصى الحدود. ستاتا يمكن حساب تشغيل يعني عبر لويس مع خيارات يعني و نويت. وهناك مشكلة مشتركة مع وسائل تشغيل هو التحيز. والحل هو استخدام الأوزان التي تعطي أهمية أكبر لأقرب الجيران وأقل إلى تلك أبعد. وتتمثل دالة الوزن الشائعة في المكوك ثلاثي المكعب الذي يعرف ب w (d) (1-d 3) 3 لل d لوت 1 و 0، حيث تكون d هي المسافة إلى النقطة المستهدفة المعبر عنها كجزء من عرض النطاق. ستاتا يمكن أن تفعل هذا الحساب عن طريق لويس مع الخيار يعني إذا قمت بإلغاء نويت. الحل الأفضل هو استخدام خطوط التشغيل. نحدد مرة أخرى حي لكل نقطة، عادة k أقرب الجيران على كل جانب، تناسب خط الانحدار إلى نقاط في الحي، ومن ثم استخدامها للتنبؤ قيمة أكثر سلاسة لرصد المؤشر. هذا يبدو وكأنه الكثير من العمل، ولكن الحسابات يمكن القيام به بكفاءة باستخدام الانحدار تحديث الصيغ. ستاتا يمكن حساب خط تشغيل عبر لويس إذا حذفت يعني ولكن تشمل نايت. والأفضل من ذلك هو استخدام خطوط التشغيل المرجحة. مما يعطي المزيد من الوزن لأقرب الملاحظات، وهو ما يفعله لاويس أكثر سلاسة. يتبع المتغير هذا التقدير مع عدد قليل من التكرارات للحصول على خط أكثر قوة. هذا هو بوضوح أفضل تقنية في الأسرة. يستخدم ستاتاس لويس خط تشغيل مرجح إذا كنت تحذف يعني و نويت R تنفذ لويس أكثر سلاسة من خلال وظائف لويس () ولويس الأحدث ()، والذي يستخدم واجهة صيغة مع واحد أو أكثر من التنبؤات وقيم افتراضية مختلفة إلى حد ما. درجة المعلمة تسيطر على درجة الحدود المحلية الافتراضي هو 2 للتربيعية، والبدائل هي 1 للخطي و 0 لتشغيل يعني. يمكن لكل من التطبيقات استخدام مقدر قوي، مع عدد من التكرارات التي تسيطر عليها المعلمة إيتر أو التكرارات. اكتب لووس و لويس في وحدة التحكم R لمزيد من المعلومات. في غبلوت () يمكنك تراكب لويس أكثر سلاسة عن طريق استدعاء جيومزموث () ويبين الشكل أدناه البيانات الكولومبية و لويس أكثر سلاسة مع نطاق أو عرض النطاق الترددي يساوي 25 من البيانات. قد ترغب في تجربة بدويدثس مختلفة لنرى كيف تختلف النتائج. إعادة تفضيل الأرقام الرقمية إن تمهيد التوزيع العمري يوفر طريقة أفضل لتقييم تفضيلات الأرقام من مزج مايرز. دعونا نحسب الرقم الأخير من العمر وجدول عليه على كامل مجموعة من البيانات باستخدام الترددات لوحظ و لويس أكثر سلاسة. تظهر الترددات الخام دليلا على تفضيل للأعمار التي تنتهي في 0 و 5، وهو أمر شائع جدا، وربما 2 كذلك. ونحن الآن استخدام السلس كما الوزن وتظهر ترددات ممهدة أننا نتوقع عدد أقل من الناس في أرقام أعلى، حتى في توزيع سلس، مع أكثر تنتهي في 0 من 9. ونحن الآن على استعداد لحساب مؤشر تفضيل رقم، وتعرف بأنها نصف مجموع الفروق المطلقة بين الترددات الملحوظة والناعمة: نرى أننا سوف نحتاج إلى تعديل 5.5 من الملاحظات للقضاء على تفضيل الرقم. قد ترغب في مقارنة هذه النتيجة مع فهرس مايرز. كوبي 2017 جيرماكوتن رودرياكوتيغيز، برينستون ونيفرزيتي