O Data Set Options nomeia o conjunto de dados de entrada. Se a opção DADOS for omitida, o conjunto de dados SAS criado mais recentemente será utilizado. Nomeia o conjunto de dados de saída contendo as séries temporais resultantes. Se OUT não for especificado, o conjunto de dados é nomeado usando a convenção DATA n. Consulte a seção Conjunto de dados OUT para obter detalhes. Nomeia um conjunto de dados de saída contendo os coeficientes das curvas spline ajustadas à série de entrada. Se a opção OUTEST não for especificada, os coeficientes spline não serão emitidos. Consulte a seção Conjunto de dados OUTEST para obter detalhes. As Opções que Definem Frequências de Entrada e Saída controlam o alinhamento das datas SAS utilizadas para identificar as observações de saída. A opção ALIGN permite os seguintes valores: BEGINNING BEG B, MIDDLE MID M e ENDING END E. BEGINNING é o padrão. Especifica o número de observações de saída a serem criadas a partir das observações de entrada. FATOR n especifica que n observações de saída devem ser produzidas para cada observação de entrada. FATOR (n m) especifica que n observações de saída devem ser produzidas para cada grupo de m observações de entrada. O FATOR n é o mesmo que o FATOR (n ° 1). Na opção FACTOR (), uma vírgula pode ser usada em vez de um dois-pontos ou o delimitador pode ser omitido. Assim, FATOR (n m) ou FATOR (n m) é o mesmo que FATOR (n m). A opção FACTOR não pode ser utilizada se a opção TO for utilizada. O valor padrão é FACTOR (1: 1). Para obter mais informações, consulte a seção Conversão de freqüência. Especifica o intervalo de tempo entre as observações no conjunto de dados de entrada. Exemplos de valores FROM são YEAR, QTR, MONTH, DAY e HOUR. Consulte o Capítulo 4, Intervalos de data, Formatos e Funções, para obter uma descrição completa e exemplos de especificações de intervalos. Especifica o intervalo de tempo entre as observações no conjunto de dados de saída. Por padrão, o intervalo TO é gerado a partir da combinação dos valores FROM e FACTOR ou é definido como o valor FROM se FACTOR não for especificado. Consulte o Capítulo 4, Intervalos de data, Formatos e Funções, para obter uma descrição das especificações de intervalos. Opções para Controlar a Interpolação especifica que valores ausentes no início ou no final da série de entrada sejam substituídos por valores produzidos por uma extrapolação linear da curva de interpolação ajustada à série de entrada. Consulte a seção Extrapolação mais adiante neste capítulo para obter detalhes. Por padrão, PROC EXPAND evita extrapolar valores além do primeiro ou último valor de entrada para uma série e apenas interpola valores dentro do intervalo dos valores de entrada não perdidos. Observe que os valores extrapolados geralmente não são muito precisos e para o método SPLINE os resultados da opção EXTRAPOLATE podem ser muito razoáveis. A opção EXTRAPOLATE raramente é utilizada. A opção METHOD METHODSPLINE (constraint lt. Constraint) especifica o método usado para converter a série de dados. Os métodos suportados são SPLINE, JOIN, STEP, AGGREGATE e NONE. A opção METHOD especificada na instrução PROC EXPAND pode ser substituída para determinadas séries pela opção METHOD na instrução CONVERT. O padrão é METHODSPLINE. As especificações de restrição para METHODSPLINE podem ter os valores NOTAKNOT (o padrão), NATURAL, valor SLOPE. E / ou valor CURVATURE. Consulte a seção Métodos de conversão para obter mais informações sobre esses métodos. Indica as características de observação da série de tempo de entrada e da série de saída. Especificar a opção OBSERVED na instrução PROC EXPAND define o valor OBSERVED padrão para instruções CONVERT subseqüentes. Consulte as seções CONVERT Statement e OBSERVED Option mais adiante neste capítulo para obter detalhes. O padrão é OBSERVEDBEGINNING. Opções de Controle de Saída Gráfica especifica a saída gráfica desejada. Se a opção PLOTS é usada, a saída gráfica especificada é produzida para cada variável de saída especificada por uma instrução CONVERT. Por padrão, o procedimento EXPAND não produz saída gráfica. As seguintes opções de PLOTS estão disponíveis. As opções necessárias estão listadas entre parênteses nas descrições da parcela quando necessário. Traça os gráficos de série de entrada a série de entrada transformada (opção TRANSFORMIN) traça a série de entrada ea série de entrada transformada em um gráfico com dois eixos Y. A entrada ea série transformada são mostradas em escalas separadas. (Opção TRANSFORMIN) traça tanto a série de entrada como a série de entrada transformada em um gráfico com um eixo Y. As séries de entrada e transformada são mostradas na mesma escala. (Opção TRANSFORMIN) traça a série convertida, após transformações de entrada e interpolação, mas antes de quaisquer transformações TRANSFORMOUT serem aplicadas (opção METHOD), as séries transformadas (opção TRANSFORMOUT) traçam a série convertida ea série de saída transformada em um gráfico com dois Y eixo. As séries de saída convertida e transformada são mostradas em escalas separadas. (Opção TRANSFORMOUT) traça tanto a série convertida como a série de saída transformada em um gráfico com um eixo Y. As séries de saída convertidas e transformadas são mostradas na mesma escala. (Opção TRANSFORMOUT) trace a série armazenada no conjunto de dados OUT (combinação de opções TRANSFORMIN, METHOD e TRANFORMOUT) produz todas as parcelas, exceto as parcelas Joint e Cross. (O mesmo que PLOTS (ENTRADA TRANFORMINA CONVERTIDA TRANSFORMOUT).) A opção PLOTS produz resultados associados a cada variável de saída de instrução CONVERT e as opções listadas na especificação PLOTS. Consulte a seção Detalhes da opção PLOTS para obter mais informações. As operações que podem ser usadas nas opções TRANSFORMIN e TRANSFORMOUT são mostradas na Tabela 14.1. As operações são aplicadas a cada valor da série. Cada valor da série é substituído pelo resultado da operação. Na Tabela 14.1. Ou x representa o valor da série em um determinado período de tempo t antes que a transformação seja aplicada, representa o valor da série de resultados e N representa o número total de observações. A notação n indica que o argumento n é opcional, o padrão é 1. A janela de notação é usada como o argumento para os operadores de estatísticas móveis e indica que você pode especificar um número inteiro de períodos n ou uma lista de n pesos em parênteses. A seqüência de notação é usada como o argumento para os operadores de seqüência e indica que você deve especificar uma seqüência de números. A notação s indica o comprimento da sazonalidade, e é um argumento exigido. Tabela 14.1 Operações de Transformação Movendo Operadores de Janela de Tempo Alguns operadores calculam estatísticas para um conjunto de valores dentro de uma janela de tempo em movimento, estes são chamados de operadores de janela de tempo em movimento. Existem versões centradas e para trás desses operadores. Os operadores de janela de tempo em movimento centrado são CMOVAVE, CMOVCSS, CMOVGMEAN, CMOVMAX, CMOVMED, CMOVMIN, CMOVPROD, CMOVRANGE, CMOVRANK, CMOVSTD, CMOVSUM, CMOVTVALUE, CMOVUSS e CMOVVAR. Estes operadores calculam as estatísticas dos valores das observações. Os operadores de janela de tempo de movimento para trás são MOVAVE, MOVCSS, MOVGMEAN, MOVMAX, MOVMED, MOVIM, MOVPROD, MOVRANGE, MOVRANK, MOVSTD, MOVSUM, MOVTVALUE, MOVUSS e MOVVAR. Estes operadores calculam estatísticas dos valores. Todos os operadores de janela de tempo em movimento aceitam um argumento especificando o número de períodos a serem incluídos na janela de tempo. Por exemplo, a seguinte instrução calcula uma média móvel de retrocesso de cinco períodos de X. Neste exemplo, a transformação resultante é A seguinte instrução calcula uma média móvel centrada de cinco períodos de X. Neste exemplo, a transformação resultante é Se a janela com um operador de janela de tempo móvel em movimento não for um número ímpar, um valor mais atrasado que o valor de chumbo é incluído na janela de tempo. Por exemplo, o resultado do operador CMOVAVE 4 é Você pode calcular uma operação de janela de tempo de movimento em frente combinando um operador de janela de tempo de movimento para trás com o operador REVERSE. Por exemplo, a seguinte instrução calcula uma média móvel forward de cinco períodos de X. Neste exemplo, a transformação resultante é Alguns dos operadores de janela de tempo móvel permitem especificar uma lista de valores de peso para calcular estatísticas ponderadas. Estes são CMOVAVE, CMOVCSS, CMOVGMEAN, CMOVPROD, CMOVSTD, CMOVTVALUE, CMOVUSS, CMOVVAR, MOVAVE, MOVCSS, MOVGMEAN, MOVPROD, MOVSTD, MOVTVALUE, MOVUSS e MOVVAR. Para especificar um operador de janela de tempo de movimento ponderado, insira os valores de peso entre parênteses após o nome do operador. A largura da janela é igual ao número de pesos que você especificar não especificar. Por exemplo, a seguinte instrução calcula uma média móvel ponderada de cinco períodos centrada de X. Neste exemplo, a transformação resultante é. Os valores de peso devem ser maiores que zero. Se os pesos não somarem 1, os pesos especificados são divididos pela sua soma para produzir os pesos usados para calcular a estatística. Uma janela de tempo completo não está disponível no início da série. Para os operadores centrados uma janela completa também não está disponível no final da série. O cálculo dos operadores de janela de tempo móvel é ajustado para estas condições de contorno como se segue. Para operadores de janela que se movem para trás, a largura da janela de tempo é encurtada no início da série. Por exemplo, os resultados do operador MOVSUM 3 são valores ausentes Você pode truncar o comprimento da série de resultados usando os operadores TRIM, TRIMLEFT e TRIMRIGHT para definir valores a serem faltando no início ou no final da série. Você pode usar essas funções para aparar os resultados dos operadores de janela de tempo em movimento para que a série de resultados contenha apenas valores calculados a partir de uma janela de tempo de largura total. Por exemplo, as seguintes instruções calculam uma média móvel de cinco períodos centrada de X. E eles definem valores faltando nas extremidades da série que são médias de menos de cinco valores. Normalmente, a janela de tempo móvel e os operadores de estatísticas cumulativas ignoram os valores em falta e calculam os respectivos resultados para os valores não perdidos. Quando precedido pelo operador NOMISS, estas funções produzem um resultado em falta se qualquer valor dentro da janela de tempo estiver em falta. O operador NOMISS não executa quaisquer cálculos, mas serve para modificar a operação do operador da janela de tempo móvel que a segue. O operador NOMISS não tem efeito a menos que seja seguido por um operador de janela de tempo móvel. Por exemplo, a instrução a seguir calcula uma média móvel de cinco períodos da variável X, mas produz um valor ausente quando qualquer um dos cinco valores está faltando. A instrução a seguir calcula a soma cumulativa da variável X, mas produz um valor ausente para todos os períodos após o primeiro valor X em falta. Semelhante ao operador NOMISS, o operador MISSONLY não executa quaisquer cálculos (a menos que seja seguido pela opção MEAN), mas serve para modificar a operação do operador da janela de tempo móvel que a segue. Quando precedido pelo operador MISSONLY, estes operadores de janela de tempo de movimento substituem quaisquer valores em falta pela estatística de movimento e deixam valores não perdidos inalterados. Por exemplo, a instrução a seguir substitui quaisquer valores ausentes da variável X por uma média móvel exponencialmente ponderada dos valores passados de X e deixa inalterados os valores não perdidos. Os valores em falta são interpolados utilizando a média móvel exponencialmente ponderada especificada. (Isso também é chamado de suavização exponencial simples.) A seguinte declaração substitui quaisquer valores ausentes da variável X pela média geral de X. Você pode usar o operador SETMISS para substituir valores ausentes por um número especificado. Por exemplo, a seguinte declaração substitui quaisquer valores ausentes da variável X pelo número 8.77. Operadores de Decomposição Clássica Se é uma série temporal sazonal com observações por estação, os métodos clássicos de decomposição dividem as séries temporais em quatro componentes: tendência, ciclo, sazonalidade e componentes irregulares. Os componentes de tendência e ciclo são frequentemente combinados para formar a componente tendência-ciclo. Existem duas formas básicas de decomposição clássica: multiplicativa e aditiva, que são mostradas abaixo. Exemplos de Uso Os índices sazonais multiplicativos são 0,9, 1,2. 0,8 e 1,1 para os quatro trimestres. Seja SEASADJ uma variável de séries temporais trimestral que tenha sido ajustada sazonalmente de forma multiplicativa. Para restaurar a sazonalidade para SEASADJ use a seguinte transformação: Os índices sazonais aditivos são 4,4, -1,1, -2,1 e -1,2 para os quatro trimestres. Seja SEASADJ uma variável de séries temporais trimestrais que tenha sido ajustada sazonalmente de forma aditiva. Para restaurar a sazonalidade para SEASADJ use a seguinte transformação: Set Operators Para os operadores set, o primeiro parâmetro,, representa o valor a ser substituído eo segundo parâmetro,, representa o valor de substituição. A substituição pode ser localizada para o início, meio ou fim da série. Exemplos de uso Suponha que uma loja tenha sido aberta recentemente e que o histórico de vendas esteja armazenado em um banco de dados que não reconheça valores ausentes. Mesmo que a demanda possa ter existido antes da abertura das lojas, esse banco de dados atribui o valor de zero. Modelar o histórico de vendas pode ser problemático porque o histórico de vendas é quase zero. Para compensar esta deficiência, os valores zero iniciais devem ser definidos como faltando com os valores zero restantes inalterados (representando nenhuma demanda). Da mesma forma, suponha que uma loja esteja fechada recentemente. A demanda pode ainda estar presente e, portanto, um valor registrado de zero não reflete com precisão a demanda real. Scale OperatorEu estou tentando calcular médias móveis trimestrais dentro de um grupo por, no entanto, há diferentes números de observações dentro de cada grupo. Tenho visto alguns exemplos, mas eles assumem o mesmo número de observações precisam ser média em todo. Aqui está um exemplo: os itens a e d são comprados em cada trimestre, mas o item b só é comprado no segundo e terceiro trimestres, enquanto o item c é comprado somente no trimestre 4. Portanto, o por grupo seria por item trimestre trimestre Quantidade O exemplo acima é uma versão aguada. Estou usando dados de séries temporais e mesmo que um item seja comprado a cada trimestre em um ano, ele não pode ser comprado a cada trimestre em outro ano, ou não pode ser comprado em tudo para um determinado ano. Existe uma maneira simples de calcular médias móveis para este tipo de dados sem interpolação Se possível, você também pode incluir um exemplo com interpolação Qualquer ajuda seria apreciada. Eu tentei expandir os dados para incluir valores em falta para que as médias móveis podem ser computadas como paigemiller sugeriu. Eu estou trabalhando com SAS / ETS pela maneira. Estou usando dados mensais ea variável de data é formatada como monyy. Aqui está o código que eu estou usando para expandir os dados: proc class class datafisher3 class class data execute proc expand datafisher3 outfshrexp frommonth methodnone por classe item não incluem data em por grupo aqui ou não vai funcionar Pergunta: Eu pensei que isso resolveu a minha falta Valores de valor no começo / fim da série (por exemplo, os valores para uma variável começam em março em vez de janeiro e podem terminar em outubro em vez de dezembro), esses valores permanecem ausentes (não aparecem no Conjunto de dados expandido) mesmo que o resto da série seja expandido. Existe uma maneira, ou uma opção em proc expandir, para obter SAS para indicar que esses valores estão faltando também Bem, aqui está o código básico que estou usando para calcular médias móveis. Embora eu precise corrigir o problema de valores em falta, este código funciona muito bem. Você pode converter vários vars de uma só vez e usar várias declarações de conversão para criar diferentes médias móveis de uma só vez para esses vars. Proc sort dataold por classe item data executar proc expandir dataold outnew converter var1movingaverage / methodnone transformout (movave 3) Como parte da minha previsão estou usando uma média móvel com base em três observações. Calculando isso em SAS eu consegui fazê-lo apenas para os dados de resultado e não conseguiu fazê-lo para os dados de previsão. A média móvel para um mês específico deve ser a média dos mesmos meses três anos atrás. Eu tentei diferentes tipos de sintaxe, mas eu não encontrei nada que faz um cálculo correto para valores após maio de 2014 (meu último resultado). Esta sintaxe cria valores corretos até maio de 2014. Depois que tudo está em branco (eu criei o MA depois disso de várias maneiras, mas nunca correto). Proc expandir dataQQQ outQQQQ transformout (reverse movave 3 reverse) Quaisquer idéias / funções que eu acho que deve funcionar a partir desta configuração. Proc expand é usado para transformar dados do que para usá-lo para previsão. Se você está realmente procurando médias móveis simples (não ponderadas exponencialmente) você poderia usar uma etapa de dados. Talvez algo como isto: Dados AForecast (Dropdummy) Reter manequim Conjunto A dummySum (dummy, ACTUAL, - Lag3 (real)) MovAve3GDdummy / 3 Run P. S. Crédito vai para SAS :-) Eu vi esse tipo de solução. O problema no entanto é que o meu MA não é tão simples como aquele (eles ainda são simples, mas não o suficiente ..). Para junho de 2014 eu quero a média de junho de 2011-2013. E assim por diante, assim eu não quero apenas a média dos três últimos meses. Como posso adicionar uma declaração por e uma variável de ID à sua solução Dê-nos um exemplo para ilustrar o seu problema. Eu poderia estar inteiramente errado, mas eu penso: Let Periods3 Let Lead5 Let Multiplier12 / 12 meses / Data A (Dropi j k) Formato Data Data9. Faça k1 a 3 Do j1 a 5 Do i1 a 12 DateMDY (i, 1, J2000) ACTUALRound (Normal (1) k20) / k como Desvio Padrão / Output IDK End End End Run / simples sazonal () média móvel / Dados AForecast (KeepID Data MovAve ACTUAL) Set Um por ID matriz fictício matriz dummysum matriz dummysum1-dummysum12 dummy1-dummy12 dummydrop dummydrop1-dummydrop12 Reter dummysum1-dummysum12 Não i1 a 12 Se Month (Date) eq i Então faz o manequim dummydrop ACTUAL LagampCombLag. (ACTUAL) End End If First. ID Então Do count0 Do i1 To 12 dummysum 0 End Contagem final1 Se contagem gt ampCombLag. Então Do Do i1 To 12 dummysum Soma (dummysum, dummy, - dummydrop) End End Else Do Do i1 To 12 dummysum Soma (dummysum, dummy) End End Se contagem ge ampCombLag. Então Do Do i1 To 12 Se não faltar (dummy) Then dummysumactdummysum End MovAvedummysumact / ampPeriods. End Run / fill in lead / Dados AForecastLead (Dropi) Retenção Data ID MveAve Definir AForecast Por ID Se Last. ID Então Fazer Saída Do i1 para ampLead. DateIntNX (mês, Data, 1, mesmo) REAL. Output End End Output Run Obrigado udosas. Eu realmente não poderia começar com isso depois de voltar de minhas férias, mas agora eu posso encontrar algum tempo e eu já encontrei algum uso de sua resposta. No entanto, não estou lá ainda. Eu acho que eu não preciso de seu tipo de etapa de dados, porque eu já tenho um MANAD variável de data (YYMMN6. 200.801-201.812) e, claro, o meu variável de interesse SGIRODFPANDEL (com valores de 200.801 até 201.405). Ao escrever o meu passo proc TimeData Im fazendo assim: proc TimeData datahave outnull outarraywant id MANAD intervalMONTH fazer 1 a movavg COMPRIMENTO (SGIRODFPANDELt-12SGIRODFPANDELt-24SG IRODFPANDELt-36) / 3 Então eu recebi valores movavg de 201101 até 201505. O meu objectivo é no entanto Para obter valores de 201406 até 201812. Daí eu quero valores de média móvel que dependem de uma mistura de valores SGIRODFPANDEL e valores movavg e alguns que só depende de valores movavg. Isso é possível Quando substituo LENGTH por outra coisa, simplesmente não funciona. O que estou fazendo wrongSas proc expandir exemplo de média móvel Sas proc expandir exemplo de média móvel Isso geralmente leva algumas semanas para monitorar o desempenho exampel os ativos no mercado para compreendê-lo examplw. Corretores de negociação de opções binárias. Opções broker revisão: spotoption plataforma binária opções corretores. Não quero fazer um A opção de replicação opções binárias seguro binário comércio idéias ex. Um trabalho projeta olhar dentro. É alsopatible com todas as plataformas de negociação binárias maiores aaverage, e pode ser acessado por ambos os comerciantes americanos e europeus. Calculadora. Ganhe dinheiro em dinheiro. 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