Moving Average Jmp

Der Beispielcode auf der Registerkarte Vollständige Code veranschaulicht, wie man den gleitenden Durchschnitt einer Variablen durch einen ganzen Datensatz, über die letzten N Beobachtungen in einem Datensatz oder über die letzten N Beobachtungen innerhalb einer BY-Gruppe berechnet. Diese Beispieldateien und Codebeispiele werden von SAS Institute Inc zur Verfügung gestellt, da ohne jegliche Gewährleistung, weder ausdrücklich noch stillschweigend, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die implizierten Garantien der Marktgängigkeit und Eignung für einen bestimmten Zweck. Die Empfänger bestätigen und stimmen zu, dass das SAS-Institut nicht haftbar ist Schäden, die sich aus der Verwendung dieses Materials ergeben, Darüber hinaus wird das SAS-Institut die hierin enthaltenen Materialien nicht unterstützen. Diese Beispieldateien und Codebeispiele werden von SAS Institute Inc zur Verfügung gestellt, ohne jegliche ausdrückliche oder stillschweigende Gewährleistung, Einschließlich, aber nicht beschränkt auf die implizierten Garantien der Marktgängigkeit und Eignung für einen bestimmten Zweck Die Empfänger bestätigen und stimmen zu, dass das SAS-Institut nicht für irgendwelche Schäden haftbar ist, die sich aus der Verwendung dieses Materials ergeben. Darüber hinaus wird das SAS-Institut keine Unterstützung für die Materialien enthalten hierin den gleitenden Durchschnitt einer Variablen durch einen ganzen Datensatz, über die letzten N Beobachtungen in einem Datensatz oder über die letzten N Beobachtungen innerhalb einer BY-Gruppe. Die Konfidenzintervalle Popup-Liste erlaubt Ihnen, das Konfidenzniveau einzustellen Die prognostizierten Vertrauensbänder Die Dialoge für saisonale Glättungsmodelle beinhalten eine Perioden pro Saison-Box zum Einstellen der Anzahl von Perioden in einer Saison Die Constraints-Popup-Liste lässt Sie festlegen, welche Art von Einschränkung Sie auf die Glättungsgewichte während der Passung erzwingen möchten. Die Einschränkungen Are. expand der Dialog, um Ihnen erlauben, Einschränkungen auf einzelne Glättungsgewichte einzustellen Jedes Glättungsgewicht kann gebunden werden Fixed oder Unbeschränkt, wie durch die Einstellung des Popup-Menüs neben dem Gewichtssnamen bestimmt Wenn Sie Werte für feste oder beschränkte Gewichte eingeben, werden die Werte angegeben Kann positive oder negative reelle Zahlen sein. Das hier gezeigte Beispiel hat das Levelgewicht bei einem Wert von 0 3 und das von 0 1 und 0 8 begrenzte Trendgewicht. In diesem Fall darf sich der Wert des Trendgewichts innerhalb des Bereich 0 1 bis 0 8, während das Level-Gewicht bei 0 3 gehalten wird. Beachten Sie, dass Sie alle Glättungsgewichte im Voraus mit diesen benutzerdefinierten Einschränkungen angeben können. In diesem Fall würde keines der Gewichte aus den Daten geschätzt werden, obwohl Prognosen und Residuen würden Immer noch berechnet werden Wenn Sie auf die Schätzung klicken, erscheinen die Ergebnisse der Anpassung anstelle des Dialogs. Das Modell für die einfache exponentielle Glättung ist. Die Glättungsgleichung, L tyt 1 L t -1 ist in Form eines einzigen Glättungsgewichts definiert. Dieses Modell ist Äquivalent zu einem ARIMA 0, 1, 1 Modell wo. Ich kann ein paar Strategien hier. Ich denke, beide sind effizienter, dass die Summation Betreiber Sie derzeit verwenden Ich kann nicht sagen, sie sind die effizientesten möglich though.1 Verwenden Sie die Summenfunktion auf einer Matrix. Dies nutzt die Geschwindigkeit der Matrixoperation. Der Index der aktuellen Spalte in dieser Formel ist eine Matrix der Zeilennummern vom Beginn des gleitenden Durchschnittsfensters bis zur aktuellen Zeilennummer Meine Subskription der Spalte Weg JMP gibt eine Matrix zurück und die Summenfunktion ist relativ effizient über eine Matrix. Noch schneller ist es aber, diesen gleitenden Durchschnitt über zwei Spalten zu berechnen. Die erste Spalte pflegt einfach eine bewegte Summe, indem sie den Wert von Current in einer Zeile dem Wert hinzufügt Der Rollsumme in der vorherigen Zeile und dann Subtrahieren des Wertes von Current aus der Zeile am Anfang des Fensters. Hier ist die Formel für Moving Sum. Then ist es einfach, eine Spalte zu haben, die Moving Sum durch das Moving Avg Window teilt. Im Anhängen einer Datentabelle, die diese beiden Methoden anzeigt In der Datentabelle ist das Moving Avg Window eine Datentabelle Variable. Um die Effizienz der zweiten Methode in dieser Datentabelle zu sehen, können Sie die Auswertung der Bewegen Sie Avg x Spalte zuerst. Ich kann ein paar Strategien hier. Ich denke, beide sind effizienter, dass die Summation-Betreiber Sie derzeit verwenden Ich kann nicht sagen, sie sind die effizientesten möglich though.1 Verwenden Sie die Summe-Funktion auf einer Matrix. Dies nutzt die Geschwindigkeit der Matrixoperation. Der Index der aktuellen Spalte in dieser Formel ist eine Matrix der Zeilennummern vom Beginn des gleitenden Mittelfensters bis zur aktuellen Zeilennummer. Meine Subskription der Spalte auf diese Weise JMP gibt eine Matrix zurück Die Summenfunktion ist relativ effizient über eine Matrix. Noch schneller ist es, diesen gleitenden Durchschnitt über zwei Spalten zu berechnen. Die erste Spalte behält einfach eine bewegte Summe bei, indem man den Wert des Stroms in einer Zeile dem Wert der Rollsumme addiert Vorherige Zeile und dann Subtrahieren des Wertes von Current aus der Zeile am Anfang des Fensters. Hier ist die Formel für Moving Sum. Then ist es einfach, eine Spalte zu haben, die Moving Sum durch das Moving Avg Window teilt. I m, das eine Daten anhängt Tabelle, die diese beiden Methoden anzeigt In der Datentabelle ist das Moving Avg Window eine Datentabelle Variable. Um die Effizienz der zweiten Methode in dieser Datentabelle zu sehen, können Sie die Auswertung der Spalte Moving Avg x zuerst unterdrücken.