Promedio Móvil En Sas

Im un principiante del SAS y Im curioso si la tarea siguiente se puede hacer mucho más simple pues está actualmente en mi cabeza. Tengo los siguientes metadatos (simplificados) en una tabla llamada userdatemoney: Usuario - Fecha - Dinero con varios usuarios y fechas para cada día calendario (durante los últimos 4 años). Los datos son ordenados por el usuario ASC y fecha ASC, datos de ejemplo se ve así: Ahora quiero calcular un promedio móvil de cinco días para el dinero. Comencé con el apprach bastante popular con la función lag () como esto: como ves, el problema con este método se produce si hay si el paso de datos se ejecuta en un nuevo usuario. Aron obtendría algunos valores rezagados de Anna, que por supuesto no debería suceder. Ahora mi pregunta: Estoy bastante seguro de que puede manejar el cambio de usuario mediante la adición de algunos campos adicionales como laggeduser y restablecer las variables N, Suma y Media si se nota un cambio, pero: Puede hacerse esto de una manera más fácil Tal vez utilizando el Por Cláusula de cualquier manera Gracias por tus ideas y ayuda Creo que la manera más fácil es usar PROC EXPAND: Y como se mencionó en el comentario de Johns, es importante recordar acerca de los valores perdidos (y sobre las observaciones de principio y fin). He añadido la opción SETMISS al código, ya que dejó claro que desea poner a cero los valores faltantes, no ignorarlos (comportamiento predeterminado MOVAVE). Y si desea excluir las primeras 4 observaciones para cada usuario (ya que no tienen suficiente antecedente para calcular el promedio móvil 5), puede utilizar la opción TRIMLEFT 4 dentro de TRANSFORMOUT (). El código de ejemplo en la pestaña Código completo ilustra cómo calcular el promedio móvil de una variable a través de un conjunto de datos completo, sobre las últimas N observaciones en un conjunto de datos o sobre las últimas N observaciones dentro de un BY - grupo. Estos ejemplos de archivos y ejemplos de código son proporcionados por SAS Institute Inc. como es sin garantía de ningún tipo, ya sea expresa o implícita, incluyendo pero no limitado a las garantías implícitas de comerciabilidad y aptitud para un propósito en particular. Los recipientes reconocen y aceptan que SAS Institute no será responsable de los daños y perjuicios derivados de su uso de este material. Además, el SAS Institute no proporcionará soporte para los materiales aquí contenidos. Estos ejemplos de archivos y ejemplos de código son proporcionados por SAS Institute Inc. como es sin garantía de ningún tipo, ya sea expresa o implícita, incluyendo pero no limitado a las garantías implícitas de comerciabilidad y aptitud para un propósito en particular. Los recipientes reconocen y aceptan que SAS Institute no será responsable de los daños y perjuicios derivados de su uso de este material. Además, el SAS Institute no proporcionará soporte para los materiales aquí contenidos. Calcule el promedio móvil de una variable a través de un conjunto de datos completo, sobre las últimas N observaciones en un conjunto de datos, o sobre las últimas N observaciones dentro de un grupo BY.Qué es un promedio móvil? Un promedio móvil (también llamado promedio móvil) Es una técnica estadística que se utiliza para suavizar una serie de tiempo. Los promedios móviles se usan en finanzas, economía y control de calidad. Puede superponer una curva de media móvil en una serie temporal para visualizar cómo cada valor se compara con un promedio de valores anteriores. Por ejemplo, el siguiente gráfico muestra el precio de cierre mensual de las acciones de IBM durante un período de 20 años. Tres tipos de promedios móviles se superponen en un diagrama de dispersión de los datos. El precio de las acciones de IBM aumentó en algunos períodos de tiempo y disminuyó en otros. Las curvas de media móvil ayudan a visualizar estas tendencias e identificar estos períodos de tiempo. Para un promedio móvil simple, la suavidad de una curva se determina por el número de puntos de tiempo, k. Que se utiliza para calcular el promedio móvil. Los valores pequeños de k resultan en curvas que reflejan los altibajos a corto plazo de los datos valores grandes de k ondulan menos. Para los gráficos de acciones que muestran los precios diarios, el promedio móvil de 30 días y el promedio móvil de 5 días son opciones populares. Cómo se define un promedio móvil Las medias móviles más comunes son el promedio móvil simple (MA), el promedio móvil ponderado (WMA) y el promedio móvil ponderado exponencial (EWMA). La siguiente lista proporciona una breve descripción y fórmula matemática para este tipo de promedios móviles. Consulte el artículo de Wikipedia sobre los promedios móviles para obtener más detalles. Deje y 0. Y 1. Y t Ser la serie temporal que desea suavizar, donde y t es el valor de la respuesta en el tiempo t. La media móvil simple en el tiempo t es la media aritmética de la serie en y t y los k -1 puntos temporales anteriores. En los símbolos, MA (t k) (1 / k) Sigma y i donde la suma está sobre los k valores y t-k1. Y t El promedio móvil ponderado (WMA) en el tiempo t es un promedio ponderado de la serie en y t y los k -1 puntos temporales anteriores. Normalmente, los pesos disminuyen monotonamente, de modo que los datos de hace mucho tiempo contribuyen menos al promedio que a los datos recientes. Si los pesos se suman a la unidad (Sigma w i 1) entonces WMA (t k) Sigma w i i i Si los pesos no suman a la unidad, entonces divida esa expresión por Sigma w i. La media móvil exponencialmente ponderada (EWMA) no utiliza una ventana de balanceo finita. En lugar del parámetro k. El EWMA utiliza un parámetro de desintegración alfa, donde 0 lt alfa lt 1. El valor suavizado en el tiempo t se define recursivamente como EWMA (t alfa) alfa yt (1 - alfa) EWMA (t -1 alfa) Puede desenrollar esta ecuación a Obtenga el EWMA como un WMA donde los pesos disminuyen geométricamente. La elección de alpha determina la suavidad de la EWMA. Un valor de alpha asymp 1 implica que los datos más antiguos contribuyen muy poco al promedio. Por el contrario, los pequeños valores de alfa implican que los datos más antiguos contribuyen al promedio móvil casi tanto como los datos más recientes. Cada una de estas definiciones contiene una ambigüedad para los primeros valores del promedio móvil. Por ejemplo, si t lt k. Entonces hay menos de k valores anteriores en los métodos MA y WMA. Algunos practicantes asignan valores faltantes a los primeros valores k-1, mientras que otros valores medios, incluso cuando menos de k puntos de datos anteriores existen. Para la EWMA, la definición recursiva requiere un valor para EWMA (0 alfa), que a menudo se elige para ser y 0. Mi próxima entrada de blog muestra cómo calcular varios promedios móviles en SAS. El artículo muestra cómo crear el ejemplo de precio de acciones de IBM, que es un gráfico de series de tiempo superpuesto con las curvas MA, WMA y EWMA.