Moving Average Stata Ucla

Struktur data ini cukup tidak layak untuk tujuan Dengan asumsi id pengenal yang Anda butuhkan untuk membentuk kembali e g. Kemudian rata-rata bergerak mudah Gunakan tssmooth atau hanya menghasilkan e g. Lebih lanjut mengapa struktur data Anda tidak sesuai Tidak hanya perhitungan rata-rata bergerak Butuh sebuah lingkaran yang tidak perlu melibatkan egen, tapi Anda akan menciptakan beberapa variabel ekstra baru Menggunakan analisis berikutnya akan berada di antara yang canggung dan tidak mungkin. EDIT Saya akan memberikan sebuah contoh loop, sementara tidak bergerak dari posisi saya bahwa teknik ini buruk Saya tidak melihat alasan di balik konvensi penamaan Anda dimana P1947 adalah rata-rata untuk tahun 1943-1945 Saya menganggap itu salah ketik. Misalkan kita mempunyai data untuk tahun 1913-2012 Dengan jangka waktu 3 tahun, kita kehilangan satu tahun di setiap akhir . Itu bisa ditulis lebih ringkas, dengan mengorbankan kebingungan makro dalam makro Menggunakan bobot yang tidak sama mudah, seperti di atas Satu-satunya alasan untuk menggunakan egen adalah tidak memberikan apa-apa jika ada misi, yang akan dilakukan di atas. Sebagai soal kelengkapan Perhatikan, mudah untuk menangani misi tanpa menggunakan egen. and penyebutnya. Jika semua nilai hilang, ini akan berkurang menjadi 0 0, atau hilang Jika tidak, jika ada nilai yang hilang, kita menambahkan 0 ke pembilang dan 0 ke Penyebut, yang sama dengan mengabaikannya Secara alami, kode tersebut dapat ditolerir seperti di atas selama rata-rata 3 tahun, namun untuk kasus tersebut atau untuk rata-rata selama bertahun-tahun, kami akan mengganti baris di atas dengan satu lingkaran, itulah yang egen lakukan..Statistik Ringkasan Rata-rata Bergerak Rata-rata. Apa itu Statistik. Sampaikan Statisme Modern. Mengapa Saya Harus Mempelajari Statistik. Apa yang Harus Saya Ketahui untuk Belajar Statistik. Tipe Data yang Berbeda. Data Primer dan Sekunder. Data Kuantitatif dan Kualitatif. Metode Data Collection. Sample Surveys. Observational Studies. Data Analysis. Data Cleaning. Moving Average. Summary Statistics. Measures of center. Mean, Median, dan Mode. Geometric Mean. Harmonic Mean. Relationships antara Mean Arithmetic, Geometric, dan Harmonic. Geometric Median. Ukuran dari Dispersi. Range of Data. Variance dan Standard Deviation. Quartiles and Quartile Range. Display Dataparative Bar Charts. Scatter Plotsparative Pie Charts. Line Graphs. Frequency Polygon. Bernoulli Trials. Introductory Bayesian Analysis. Discrete Distributions. Uniform Distribution. Bernoulli Distribution. Binomial Distribusi Distribusi Distribusi. Geometrik Distribusi. Bahan Binomial Distribusi. Hypergeometric Distribusi. Interferensi terus-menerus. Beragam Distribusi. Ekspektif Distribusi. Gamma Distribusi. Normal distribusi. Chi-Square distribusi. Student-t distribusi. F distribusi. Beta distribusi. Kamiibull distribusi. Testing Hipotesis Statistik. Tujuan Tes Statistik. Formalisme yang Digunakan. Berbagai Tes yang Berbeda. z Uji untuk Uji Mean. z tunggal untuk Uji Dua Means. t untuk satu mean. t Uji untuk Dua Uji Means. paired untuk membandingkan Means. One - Apakah ANOVA F Test. z Uji Uji Proporsi. z Tunggal untuk Dua Proporsi. Menguji apakah Proporsi A lebih besar daripada Proporsi B di Microsoft Excel. Spearman s Rank Coefficient. Pearson s Product Moment Korelasi Koefisien. Chi-Squared Tes. Chi-Squared Test untuk Beberapa Proporsi. Chi-Squared Test untuk Kontingensi. Aproximations of distribution. Point Estimasi 12 07, 28 Maret 2007 UTC. Menilai kebaikan. Kekuasaan dan Kecukupan Minimal. Masalah Perkantoran. Masalah Grafik Permasalahan. Data-Display Problems. Distributions Problems. Data-Testing Problems. Numerical Methods. Basic Linear Algebra and Gram-Schmidt Orthogonalization. Unconstrained Optimization. Quantile Regression. Numerical Comparison Dari Statistik Software. Numerics di Excel. Statistics NumericalMethods Random Number Generation. Multivariat Analisis Data. Principal Component Analysis. Factor Analysis for metrical data. Factor Analysis for ordinal data. Canonical Correlation Analysis. Discriminant Analysis. Analysis of Specific Datasets. Analisis Tuberkulosis. Rata-rata bergerak digunakan saat Anda ingin mendapatkan gambaran umum tentang tren yang terdapat dalam data Set Kumpulan data yang menjadi perhatian biasanya disebut deret waktu, yaitu kumpulan pengamatan yang dipesan pada waktunya Dengan kumpulan data X tersebut dengan titik data individual xia 2n 1 titik rata-rata bergerak didefinisikan sebagai xi 1 2 n 1 jumlah kininxk x dan Dengan demikian diberikan dengan mengambil rata-rata poin 2n di sekitar xi Melakukan ini pada semua titik data di lokasi syuting kecuali titik-titik yang terlalu dekat ke tepi menghasilkan rangkaian waktu baru yang agak merapikan, hanya mengungkapkan kecenderungan umum dari seri waktu pertama. Rata-rata bergerak untuk banyak pengamatan berbasis waktu sering tertinggal Artinya, kita mengambil rata-rata pergerakan 10 hari dengan melihat rata-rata 10 hari terakhir Kita dapat membuat ini lebih menarik yang mengetahui statistik sangat menarik dengan mempertimbangkan bobot yang berbeda pada 10 hari Mungkin hari yang paling baru harus menjadi yang terpenting dalam perkiraan kami dan nilainya dari 10 hari yang lalu akan menjadi yang paling penting Selama kita memiliki seperangkat bobot yang berjumlah 1, ini adalah rata-rata pergerakan yang dapat diterima Kadang-kadang bobot dipilih di sepanjang kurva eksponensial untuk membuat rata-rata bergerak eksponensial. Pergeseran Lowess. Kami akan bekerja dengan data dari Survei Rumah Tangga WFS Kolombia, yang dilakukan pada tahun 1975-76. Saya menabulasikan distribusi usia semua anggota rumah tangga dan menyimpannya di Sebuah file ascci, yang sekarang kita baca dan plot. Seperti yang bisa Anda lihat, distribusinya agak kurang mulus daripada data dari Filipina yang telah kita pelajari sebelumnya Dapatkah Anda menghitung indeks Myers untuk distribusi ini. Ungkapan Sarana dan Garis. Cara termudah Untuk menghaluskan scatterplot adalah dengan menggunakan moving average yang juga dikenal sebagai run mean. Pendekatan yang paling umum adalah dengan menggunakan jendela observasi 2k 1, k ke kiri dan k ke kanan setiap pengamatan Nilai k adalah trade off. Antara kelancaran kebaikan yang pas Perawatan khusus harus diambil pada tingkat ekstrem dari jangkauan Stata dapat menghitung sarana yang berjalan melalui lowess dengan pilihan mean dan noweight. Masalah umum dengan cara berjalan adalah bias Solusi adalah dengan menggunakan wei Hal-hal yang memberi arti lebih penting bagi tetangga terdekat dan kurang pada mereka yang jauh. Fungsi bobot yang populer adalah pondey tri-kubus, yang didefinisikan sebagai wd 1- d 3 3 untuk d 1 dan 0 jika tidak, di mana d adalah jarak ke titik target Dinyatakan sebagai fraksi dari bandwidth Stata dapat melakukan perhitungan ini melalui lowess dengan pilihannya berarti jika Anda menghilangkan noweight. Solusi yang lebih baik lagi adalah dengan menggunakan jalur yang sedang berjalan Kami mendefinisikan lagi sebuah lingkungan untuk setiap titik, biasanya tetangga terdekat k di setiap sisi, Sesuai dengan garis regresi ke titik di lingkungan sekitar, dan kemudian menggunakannya untuk memprediksi nilai yang lebih baik untuk pengamatan indeks Ini terdengar seperti banyak pekerjaan, namun perhitungannya dapat dilakukan secara efisien dengan menggunakan rumus regresi pembaharuan Stata dapat menghitung garis berjalan melalui Lowess jika Anda menghilangkan mean tapi termasuk noweight Lebih baik lagi gunakan garis tertimbang yang memberi bobot lebih pada pengamatan terdekat, itulah yang lowess smooth. Varian mengikuti estimasi ini dengan beberapa iterati. Ons untuk mendapatkan garis yang lebih kuat Ini jelas teknik terbaik dalam keluarga Stata s lowess menggunakan garis berjalan tertimbang jika Anda menghilangkan mean dan noweight. R menerapkan lowess smooth melalui fungsi lowess dan loess yang lebih baru, yang menggunakan formula interface. Dengan satu atau lebih prediktor dan default yang agak berbeda Tingkat parameter mengendalikan tingkat polinomial lokal yang default adalah 2 untuk kuadrat, alternatifnya adalah 1 untuk linear dan 0 untuk menjalankan mean Kedua implementasi dapat menggunakan estimator yang kuat, dengan jumlah iterasi yang dikontrol Dengan parameter iter atau iterasi Ketik loess dan lowess di konsol R untuk informasi lebih lanjut. Di ggplot Anda bisa melapisi rendah dengan halus dengan memanggil geomnia. Gambar di bawah ini menunjukkan data Kolombia dan lowess yang lebih halus dengan rentang atau bandwidth setara dengan 25 dari Data. Anda mungkin ingin mencoba badwidth yang berbeda untuk melihat bagaimana hasilnya bervariasi. Digit Preferensi Revisited. Smoothing distribusi usia memberikan cara yang lebih baik untuk asse Pilihan ss digit dari pada Myers blending Mari kita hitung digit terakhir dari usia dan tabulasikan ke seluruh rentang data menggunakan frekuensi yang diamati dan tingkat yang rendah. Frekuensi baku menunjukkan bukti preferensi untuk usia yang berakhir pada 0 dan 5, yaitu Sangat umum, dan mungkin 2 juga Kami sekarang menggunakan kelancaran sebagai berat. Frekuensi yang dihaluskan menunjukkan bahwa kita mengharapkan lebih sedikit orang pada angka yang lebih tinggi, bahkan dalam distribusi yang lancar, dengan lebih banyak berakhir pada 0 dari 9 Kita sekarang siap untuk menghitung indeks Dari preferensi digit, yang didefinisikan sebagai setengah dari jumlah perbedaan absolut antara frekuensi yang diamati dan yang halus. Kita melihat bahwa kita perlu menyusun ulang 5 5 dari pengamatan untuk menghilangkan preferensi digit Anda mungkin ingin membandingkan hasil ini dengan indeks Myers.2017 Germ n Rodr guez, Universitas Princeton.