Questa struttura di dati è piuttosto inadatta allo scopo Assumendo un id identificativo è necessario per rimodellare e g. Then una media mobile è facile Utilizzi tssmooth o semplicemente generare e g. More sul motivo per cui la struttura dei dati è del tutto inadatta non solo sarebbe il calcolo di una media mobile bisogno di un ciclo non necessariamente coinvolgono Egen, ma si dovrebbe essere la creazione di diverse nuove variabili usando quelli di qualsiasi analisi successiva sarebbe da qualche parte tra scomodo e impossible. EDIT io ti do un loop del campione, mentre non si muove dalla mia presa di posizione che è scarsa tecnica I don t vedere un motivo dietro la convenzione di denominazione per cui P1947 è un mezzo per 1943-1945 presumo che solo un errore di battitura Let s supponiamo di avere i dati per il 1913-2012 per mezzo di 3 anni, si perde un anno presso ogni estremità. che potrebbe scrivere in modo più conciso, a scapito di una raffica di macro all'interno di macro utilizzando pesi disuguali è facile, come sopra l'unica ragione per usare egen è che doesn t rinunciare se ci sono mancanze, che quanto sopra farà. è un dato di completezza, si noti che è facile da maneggiare missings senza ricorrere a egen. and la denominator. If tutti i valori sono mancanti, questo riduce a 0 0, o mancante Altrimenti, se un valore è mancante, si aggiunge 0 al numeratore e 0 al denominatore, che è la stessa di ignorarlo Naturalmente il codice è tollerabile come sopra per medie di 3 anni, ma sia per quel caso o la media su più anni, si dovrebbe sostituire le righe precedenti da un loop, che è ciò che Egen does. I hanno una lista di persone, i tempi di registrazione, e colonne sonore in Stata voglio calcolare una media mobile di punteggio basato su una finestra di tempo attorno ad ogni osservazione, non una finestra sulla base di ritardo serie principale di esempio observations. For, assumendo - 2 giorni su entrambi i lati e non tra cui l'osservazione corrente, io sto cercando di calcolare qualcosa come this. I ve tentato di definire il set di dati con tsset e quindi utilizzare tssmooth ma riuscivo a farlo funzionare Poiché non vi può essere più di osservazioni un dato periodo di tempo io non sono sicuro che questo è anche il giusto approccio Inoltre, in realtà la variabile giorno è un tc timestamp. asked 6 dicembre 13 al 16 04.tsset può t aiutare in questo anche se hai fatto i tempi distanziati regolarmente, come si avere alcuni valori ripetuti per il tempo, ma i dati non si qualificano come dati panel in senso Stata s Ma il problema dovrebbe cedere a un ciclo sopra le possibilità prima cosa, diamo s prendere il vostro esempio letteralmente utilizzando intero days. Here non ci assumiamo alcuna valori mancanti il principio di riportare a nuovo is. average di altri somma di tutto - questo numero il valore di valori - pratica 1.In, è don t vuole un ciclo su tutti i possibili data-volte in millisecondi Quindi, cercare un ciclo su osservazioni di questa forma nota elementi pseudocodice. Questo carta è anche relevant. If missings sono possibili, una linea deve essere più complicated. meaning che se il valore corrente non è presente, sottraiamo 0 dalla somma e 0 dal conteggio di observations. EDIT per 2 giorni in millisecondi, sfruttare la funzione integrato e utilizzare cofd 2.Stata Analisi dei dati e statistica Software. Nicholas J Cox, Durham University, UK Christopher Baum, Boston College. egen, ma e il suo comando più ovvio limitations. Stata s per calcolare medie mobili è la funzione ma di Egen Data un'espressione, crea una - periodo media mobile di tale espressione per impostazione predefinita, viene preso come 3 devono essere odd. However, come l'inserimento manuale indica, Egen, ma non può essere combinato con da lista-variabili e, per questo motivo da sola, non è applicabile ai dati panel in ogni caso, si erge al di fuori del set di comandi appositamente scritte per le serie temporali vedere la serie tempo per details. Alternative approaches. To calcolare le medie per i dati panel in movimento, ci sono almeno due scelte Entrambi dipendono sul set di dati essendo stato tsset anticipo Questo è molto vale la pena di fare, non solo è possibile risparmiare più volte specificando variabile del pannello e variabile tempo, ma si comporta in modo stata elegantemente dato eventuali lacune nella data.1 Scrivi la tua definizione utilizzando generate. Using serie temporali operatori come L e F danno la definizione della media mobile come argomento di una dichiarazione di generare Se si esegue questa operazione, si sta, naturalmente, non limitato alla non ponderata altrettanto ponderato centrato medie calcolate da Egen, ad esempio ma. For in movimento, ugualmente pesate medie mobili a tre periodo sarebbe stata data by. and alcuni pesi possono essere facilmente specified. You può, ovviamente, specificare un'espressione come log myvar invece di un nome di variabile come myvar. One grande vantaggio di questo approccio è che Stata fa automaticamente la cosa giusta per i dati panel leader e valori in ritardo di sviluppo sono risolti all'interno di pannelli, come logica impone dovrebbero essere lo svantaggio più evidente è che la linea di comando può ottenere piuttosto lungo se la media mobile coinvolge diverse esempio terms. Another è una media mobile unilaterale basata solo sui valori precedenti Questo potrebbe essere utile per generare un'aspettativa adattativo di ciò che una variabile sarà basato esclusivamente su informazioni ad oggi quello che potrebbe qualcuno previsioni per l'esercizio in corso sulla base degli ultimi quattro valori, utilizzando un fisso sistema di ponderazione un ritardo di 4 periodo potrebbe essere particolarmente comunemente usato con timeseries.2 trimestrali Usa Egen, filtro dal SSC. Use filtro funzione di egen scritto dall'utente dal pacchetto egenmore su SSC In Stata 7 aggiornato dopo il 14 novembre del 2001, è possibile installare questo pacchetto by. after che aiutano punti egenmore per i dettagli su filtro I due esempi sopra sarebbe resa. In questo confronto la generano approccio è forse più trasparente, ma vedremo un esempio del contrario in un momento in cui i ritardi sono una numlist conduce essere ritardi negativi in questo caso -1 1 si espande a -1 0 1 o portare 1, lag 0 , lag 1 i ficients cOEF, un'altra numlist, moltiplicare i corrispondenti elementi in ritardo di sviluppo o che conducono in questo caso, tali elementi sono myvar e l'effetto dell'opzione normalizzare è in scala ogni coefficiente per la somma dei coefficienti in modo che coef 1 1 1 normalizzare è equivalente a coefficienti di 1 3 1 3 1 3 e coef 1 2 1 normalizzare equivale a coefficienti di 1 4 1 2 1 4.You deve specificare non solo i ritardi, ma anche i coefficienti Perché Egen, ma fornisce il caso altrettanto ponderata, la motivazione principale per Egen, il filtro è quello di sostenere il caso ineguale ponderata, per i quali è necessario specificare coefficienti si potrebbe anche dire che obbliga agli utenti di specificare coefficienti è un po 'di pressione in più su di loro per pensare a ciò che i coefficienti che vogliono la principale giustificazione per la parità pesi è, immaginiamo, la semplicità, ma pesi uguali avere pessime proprietà del dominio della frequenza, per citare solo un consideration. The terzo esempio sopra potrebbe be. either di cui si tratta solo di così complicato come l'approccio di generare ci sono casi in cui Egen, filtro dà una formulazione più semplice di generare Se si desidera un filtro binomiale di nove termine, che i climatologi trovano utile, then. looks forse meno orribile di, e più facile da ottenere than. Just come con l'approccio di generare, Egen, filtro funziona correttamente con pannello i dati, infatti, come già detto, dipende il set di dati essendo stato tsset beforehand. A tip. After grafica calcolo della media mobile, probabilmente si vuole guardare un grafico il comando tsgraph scritto dall'utente è intelligente su insiemi di dati tsset Installarlo in un up-to-date Stata 7 da SSC ist tsgraph. What su sottoinsiemi con if. None degli esempi di cui sopra fanno uso di se restrizioni infatti Egen, ma non permetteranno che se da precisare di tanto in tanto la gente vuole usare se il calcolo medie mobili, ma il suo uso è un po 'più complicato di quello che è usually. What ci si può aspettare da una media mobile calcolata con se Cerchiamo di identificare due interpretazione possibilities. Weak Non voglio vedere nessun risultato per l'interpretazione esclusi observations. Strong i don t neanche voglia di utilizzare i valori per la observations. Here esclusi è un esempio concreto Supponiamo che in conseguenza di alcuni se la condizione, le osservazioni 1-42 sono inclusi, ma non osservazioni sul 43, ma la media mobile a 42 dipenderà, tra le altre cose, sul valore per l'osservazione 43 se la media si estende avanti e indietro ed è di lunghezza di almeno 3, e sarà simile dipendere da alcune delle osservazioni 44 in poi, in qualche circumstances. Our ipotesi è che la maggior parte delle persone andare per la interpretazione debole, ma se questo è corretto, Egen, filtro non supporta se o si può sempre ignorare quello che non desiderate o anche impostare valori indesiderati a mancare in seguito utilizzando replace. A nota sui risultati mancanti alle estremità delle series. Because medie mobili sono funzioni di ritardi e conduce, Egen, ma produce manca in cui non esistono i ritardi e conduce, all'inizio e alla fine della serie un'opzione nomiss costringe il calcolo di breve, non centrati medie mobili per il contrasto tails. In, né generare né Egen, filtro fa, o permette, nulla di speciale per evitare risultati mancante Se uno dei valori necessari per il calcolo è mancante, quindi questo risultato non è presente spetta agli utenti di decidere se e quanto la chirurgia correttiva è richiesto per tali osservazioni , presumibilmente dopo aver guardato il set di dati e considerando ogni scienza di base che può essere esercitata.
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