How to do move average in spss

Szkolenie Szkoleniowe on-line Program SPSS On-Line Time Series dostarcza narzędzi do tworzenia modeli, stosowania istniejącego modelu do analizy serii czasowej, rozkładu sezonowego i analizy widmowej danych szeregowych, a także narzędzi do obliczania autokorelacji i korelacji krzyżowych. Poniższe dwa klipy filmowe demonstrują, jak utworzyć model serii czasów wygładzania wykładniczego i jak zastosować istniejący model szeregowy czasowy do analizy danych serii czasowej. MOVIE: Model wygładzający wykładniczy Model: ARIMA Model wzmacniacza Model Expert Modeler W tym warsztacie znajdziesz wiele filmów. Każdy klip filmowy wykaże pewne szczególne zastosowanie SPSS. Utwórz modele TS. W SPSS dostępne są różne metody tworzenia modeli czasowych. Istnieją procedury dotyczące wyrównania wykładniczego, jednowymiarowego i wielozmiennego modelu autoregresji zintegrowanych ruchomej i średniej (ARIMA). Procedury te tworzą prognozy. Metody wygładzania w prognozowaniu - średnie ruchy, ważone średnie ruchome i metody wygładzania wykładniczego są często stosowane w prognozowaniu. Głównym celem każdej z tych metod jest wyrównywanie losowych wahań w szeregach czasowych. Są skuteczne, gdy serie czasów nie wykazują znaczących trendów, cyklicznych lub sezonowych skutków. Oznacza to, że szereg czasowy jest stabilny. Metody wygładzania są generalnie dobre dla prognoz bliskiego zasięgu. Średnie ruchome: średnie kroczące wykorzystuje średnią z ostatnich wartości k wartości w serii czasów. Z definicji, MA S (ostatnie wartości k) k. Przeciętna liczba zmian waha się w miarę pojawiania się nowych obserwacji. Średnia ważona średnia: W metodzie MA każdy punkt danych otrzymuje taki sam ciężar. W ważonej średniej ruchomej używamy różnych ciężarów dla każdego punktu danych. Przy wyborze wag oblicza się ważoną średnią z ostatnich wartości k. W wielu przypadkach najbardziej aktualny punkt danych otrzymuje największą wagę, a ciężar starszych punktów danych zmniejsza się. Suma wagi jest równa 1. Jednym ze sposobów wybierania ciężarów jest użycie odważników minimalizujących kryterium średniej kwadratowej (MSE). Metoda wygładzania Exponential. Jest to specjalna metoda ważona średnią. Ta metoda wybiera wagę najnowszej obserwacji, a wagi starszych obserwacji są automatycznie obliczane. Te inne odważniki maleją, gdy obserwacje stają się starsze. Podstawowym modelem wygładzania wykładniczego jest miejsce, w którym prognoza F t1 dla okresu t1, t obserwacja w okresie t. Ft prognoza dla okresu t. i parametrem wygładzania (lub stałym) (0 lt a 1). Dla serii czasowej ustawiamy F 1 1 dla okresu 1, a kolejne prognozy dla okresów 2, 3, można obliczyć według wzoru dla F t 1. Za pomocą tego podejścia można wykazać, że wykładnicza metoda wygładzania jest średnią ważoną wszystkich poprzednich punktów danych w szeregu czasowym. Kiedy wiadomo, musimy znać t i F t, aby obliczyć prognozę dla okresu t 1. Ogólnie rzecz biorąc, wybieramy minimalizację MSE. Proste: odpowiednie do serii, w których nie ma tendencji lub sezonowości. Moving Average (q) component: Przenoszenie średnich zamówień określa, w jaki sposób odchylenia od serii są ważne dla poprzednich wartości są używane do przewidywania bieżących wartości. Expert Time Series Modeler automatycznie określa najlepsze dopasowanie do danych serii czasowej. Domyślnie Expert Modeler uwzględnia zarówno wygładzanie wykładnicze, jak i modele ARIMA. Użytkownik może wybrać tylko modele ARIMA lub Smoothing i określić automatyczną detekcję wartości odstających. Poniższy film ilustruje sposób tworzenia modelu ARIMA przy użyciu metody ARIMA i Modelu eksperta dostarczonego przez SPSS. Zestawem danych używanym do tej demonstracji jest zestaw danych AirlinePassenger. Szczegółowe informacje można znaleźć na stronie Zestaw danych. Dane dotyczące pasaŜerów linii lotniczych podano jako serię G w książce Time Series Analysis: Prognozowanie i kontrola przez Box i Jenkins (1976). Zmienna liczba to miesięczne sumy pasażerów w tysiącach. W ramach transformacji logarytmicznej dane zostały przeanalizowane w literaturze. Zastosuj modele serii czasowej. Ta procedura ładuje istniejący model serii czasowej z pliku zewnętrznego, a model jest stosowany do aktywnego zestawu danych SPSS. Może to być użyte do uzyskania prognoz dla serii, dla których dostępne są nowe lub poprawione dane, bez potrzeby budowania nowego modelu. Główne okno dialogowe jest podobne do głównego okna dialogowego Utwórz modele. Analiza spektralna. Ta procedura może być użyta do wykazania okresowego zachowania w szeregach czasowych. Schematy sekwencji. Procedura ta jest używana do ciągłego tworzenia spisów. Aby uruchomić tę procedurę, potrzebne są dane z serii danych lub zestaw danych, które są posortowane w określonym porządku. Autokorelacje. Procedura ta przedstawia funkcję autokorelacji i częściową funkcję autokorelacji jednej lub więcej serii czasowych. Korelacje krzyżowe. Ta procedura przedstawia funkcję korelacji krzyżowej dwóch lub więcej serii czasowych w przypadku pozytywnych, negatywnych i zerowych opóźnień. Szczegółowe informacje na temat stosowania modelu serii czasowej, analizy widmowej, wykresów sekwencji, autokorelacji i procedur korelacji krzyżowej zawiera Menu pomocy SPSS. Jego szkolenie online Szkolenia SPSS zostało opracowane przez dr Carl Lee, dr Felixa Famoye'a. asystentka Barbara Shelden i Albert Brown. Katedra Matematyki, Central Michigan University. Wszelkie prawa zastrzeżone. Chcę utworzyć listę kolumn w SPSS takich jak MACOL1, MACOL2 i MACOLn, które zawierają 5 lat średniej ruchomej listy TickersSymbolsVariables przy użyciu krótkiej składni, takich jak: i co muszę zrobić, to utworzyć średnia ruchoma każdego tickercolu zmiennych odsetkowych i zapisać ją w nowej kolumnie. Można to zrobić po prostu modyfikując powyższą składnię i potrzebuję stylu stylu pętli, który przyjmuje nazwę kolumny, tworzy nową kolumnę z MA i zapisuje, bierze kolejną kolumnę, tworzy kolumny MA itd. Tak więc nie chcę robić tego dla każdej starej kolumny osobno, a ja chcę użyć pętli i zrobić to za pomocą tej prostej pętli. zapytał 18 listopada o 13:00: staram się obliczyć średnie ruchome 30 dni (poprzedzające średnie ruchy) przy użyciu SPSS 20 za około 1200 notowań giełdowych. Chciałbym użyć pętli, takiej jak: Oblicz średnią ruchomą 30 dni, aby oznaczać AAAA lub 0001 i zapisać ją jako MA30AAAA lub MA300001. Weź innego oznacznik powiedzieć AAAB lub 0002 i zrobić jak powyżej. Kontynuowano, aż wszystkie tickerzy zostaną przechwycone, a MA obliczone, zapisane w nowych kolumnach. Czy uważasz, że mogę opracować dla niego skrypt SPSS? Jeśli próbuję wykonać poniższe czynności, otrzymuję ostrzeżenia o błędach. Proszę, pomóż mi uzyskać rozsądnie dobrze zorganizowaną składnię, aby wykonać moją pracę. zapytał 18 listopada o godzinie 16:04 W LinkedIn pojawiło się bardzo podobne pytanie (patrz poniżej lub poniżej). - Przekazanie, że każda data jest dokładnie taka sama w danych, poniższa składnia obliczy ruchome sumy roczne i średnie w każdej z 29 poprzednich dat. - Jeśli mniej niż 29 dni poprzedzających datę, te nowe zmienne nie zostaną obliczone dla tej daty. (IMHO, byłoby to informacją wprowadzającą w błąd). - Nowe 2 nowe zmienne będą wyświetlane w jednej kolumnie, ale z dodatkowymi wierszami, które można umieścić w każdej kolumnie, jeśli chcesz. Jak obliczyć średnią ruchową w obrębie zmiennej w SPSSPASW Statystyki Używam SPSS dla systemu Windows. Chciałbym obliczyć średnią ruchomej z rozpiętością 3 dla danej zmiennej. Na przykład chciałbym utworzyć nową zmienną, która zawiera średnią dla pierwszego, drugiego i trzeciego przypadku dla danej zmiennej. Chciałbym wtedy, aby następny przykład nowej zmiennej zawierał średnią z drugiego, trzeciego i czwartego przypadku dla danej zmiennej, i tak dalej. W jaki sposób można to zrobić Następujące polecenia powinny pomóc. LISTA DANYCH służy do tworzenia przykładowych danych. Zmienne, dzień i, wynik, są tworzone. Następnie używamy funkcji PMA w poleceniu CREATE do obliczania średniej ruchomej zmiennej, wynik. Ustawiamy średnicę ruchomą na 3. Należy zauważyć, że w otrzymanej zmiennej mavg pistolet n przypadków (w oparciu o wartość zakresu) będzie brakowało systemu. W tym przykładzie czwarty przypadek nowej zmiennej mavg jest równy średniej z przypadków 1, 2 i 3 zmiennej, wynik, a piąty przypadek zmiennej, mavg, jest równy średniej z przypadków 2,3, i 4, i tak dalej. Więcej informacji na temat takich obliczeń średnich ruchów można znaleźć w rozdziale "CREATE", w szczególności sekcji, funkcji PMA, w podręczniku do skryptu SPSS Syntax Reference Guide. DANYCH DATA 1-2 dni 4-5. BEGIN DATA 1 98 2 34 3 45 4 67 5 23 6 25 7 89 8 23 9 25 10 23 11 45 12 23 13 34 14 67 15 78 16 45 17 89 18 34 19 45 20 23 DANE KOŃCOWE. EXE. CREATE mavg PMA (wynik, 3). Numer historyczny EXE