Im um novato de SAS e Im curioso se a seguinte tarefa puder ser feita muito mais simples como está atualmente em minha cabeça. Eu tenho os seguintes meta metadados (simplificados) em uma tabela chamada userdatemoney: Usuário - Data - Dinheiro com vários usuários e datas para cada dia do calendário (nos últimos 4 anos). Os dados são ordenados pelo usuário ASC e data ASC, dados de exemplo se parece com isto: Agora eu quero calcular uma média móvel de cinco dias para o dinheiro. Eu comecei com o apprach muito popular com a função lag () como este: como você vê, o problema com este método ocorre se lá se a etapa de dados é executado em um novo usuário. Aron iria obter alguns valores defasados de Anna, que é claro que não deveria acontecer. Agora a minha pergunta: Tenho certeza que você pode lidar com o usuário mudar adicionando alguns campos extras como laggeduser e redefinindo as variáveis N, Soma e média se você notar tal interruptor, mas: Isso pode ser feito de uma maneira mais fácil Talvez usando o Por Cláusula de qualquer maneira Obrigado por suas idéias e ajuda Eu acho que a maneira mais fácil é usar PROC EXPAND: E como mencionado no comentário Johns, é importante lembrar sobre valores em falta (e sobre o início e fim observações também). Eu adicionei SETMISS opção para o código, como você deixou claro que você deseja zerofy valores em falta, não ignorá-los (comportamento padrão MOVAVE). E se você quiser excluir as primeiras 4 observações para cada usuário (já que elas não têm pré-histórico suficiente para calcular a média móvel 5), você pode usar a opção TRIMLEFT 4 dentro de TRANSFORMOUT (). Respondida Dec 3 13 at 15: 29Moedas médias ponderadas: O básico Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples. O primeiro problema reside no período de tempo da média móvel (MA). A maioria dos analistas técnicos acreditam que a ação preço. O preço de abertura ou de fechamento das ações, não é suficiente para depender para predizer adequadamente sinais de compra ou venda da ação de crossover MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel exponencialmente suavizada (EMA). Exemplo: Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista levaria o preço de fechamento do décimo dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez determinado o total, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores. Se você adicionar os multiplicadores do exemplo de MA de 10 dias, o número é 55. Esse indicador é conhecido como a média móvel ponderada linearmente. (Para a leitura relacionada, verifique para fora as médias moventes simples fazem tendências estar para fora.) Muitos técnicos são crentes firmes na média movente exponencial suavizada (EMA). Este indicador tem sido explicado de tantas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicação venha de John J. Murphys Análise Técnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): A média móvel exponencialmente suavizada aborda ambos os problemas associados à média móvel simples. Em primeiro lugar, a média exponencialmente suavizada atribui um maior peso aos dados mais recentes. Portanto, é uma média móvel ponderada. Mas, embora atribua menor importância aos dados de preços passados, inclui no seu cálculo todos os dados na vida útil do instrumento. Além disso, o usuário é capaz de ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço dos dias mais recentes, que é adicionado a uma porcentagem do valor dos dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais adiciona até 100. Por exemplo, o preço dos últimos dias poderia ser atribuído um peso de 10 (0,10), que é adicionado ao peso dias anteriores de 90 (0,90). Isto dá o último dia 10 da ponderação total. Isso seria o equivalente a uma média de 20 dias, dando ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Média móvel suavizada exponencialmente O gráfico acima mostra o índice Nasdaq Composite da primeira semana de agosto de 2000 a 1º de junho de 2001. Como você pode ver claramente, a EMA, que neste caso está usando os dados de fechamento de preços em um Período de nove dias, tem sinais de venda definitiva no dia 8 de setembro (marcado por uma seta preta para baixo). Este foi o dia em que o índice quebrou abaixo do nível de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando. O Nasdaq não conseguiu gerar volume suficiente e juros dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Em seguida, mergulhou novamente para baixo em 1619.58 em 4 de abril. A tendência de alta de 12 de abril é marcada por uma seta. Aqui o índice fechou em 1.961,46, e os técnicos começaram a ver os gestores de fundos institucionais começando a pegar alguns negócios como Cisco, Microsoft e algumas das questões relacionadas à energia. (Leia nossos artigos relacionados: Envelopes Móveis em Movimento: Refinando uma Ferramenta de Negociação Popular e Saldo em Movimento Médio.) Wiki Como Calcular a Média Ponderada Identifique os números que são ponderados. Você pode querer anotá-los em seu papel em um formulário gráfico. Por exemplo, se você está tentando descobrir uma nota, você deve identificar o que você foi classificado em cada exame. Identifique os pesos de cada número. Isso geralmente é uma porcentagem. Liste o peso ao lado do número. As percentagens são comuns porque os pesos são muitas vezes uma porcentagem de um total de 100. Se você está descobrindo a média ponderada de notas, investimentos e outros dados financeiros, procure a porcentagem da ocorrência de 100. Se você está figurando a média ponderada Das notas, você deve identificar o peso de cada exame ou projeto. Converter porcentagens em decimais. Sempre multiplique decimais por decimais, em vez de decimais por porcentagens. Eu tenho 82 chamadas, 79 foram respondidas em: 38 seg (avg). 3 foram respondidas em: 00 segundos (avg). Como eu calcularia a média ponderada da resposta Você esperaria que a resposta fosse um pouco menos de 38 segundos, já que as 3 respostas instantâneas deveriam trazer a média para baixo. Aqui está a equação: (79 x 38) (3 x 0) 3002. Divida por 82 para obter a média ponderada: 300282 36.1. Se Miriam perde 6.25 de seu peso e seu peso ainda é 45kg, qual é o seu peso real Respondido por wikiHow Colaborador (1 6.25) 1.0625 x 45 47.8125kg é Miriams peso real. Como escrever palavras com uma calculadora Como fazer um truque de calculadora legal Como desligar uma calculadora de escola normal Como operar uma calculadora científica Como acessar jogos em sua calculadora TI 83 Como definir locais decimais em uma calculadora TI BA II Plus Como Baixar jogos em uma calculadora gráfica Como redefinir a calculadora TI84 Como usar uma calculadora Android Como obter a TI 83 em seu computador
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