Stata glidande medelvärde egen

Denna datastruktur är ganska olämplig för ändamål. Om du antar ett identifierings-ID måste du omforma e g. Då är ett rörligt medelvärde enkelt. Använd tssmooth eller bara skapa e g. Mer på varför är din datastruktur ganska olämplig Inte bara skulle beräkning av ett glidande medelvärde Behöver en slinga som inte nödvändigtvis involverar egen men du skulle skapa flera nya extravariabler Att använda dem i någon efterföljande analys skulle vara någonstans mellan obekväm och omöjlig. EDIT Jag ska ge en provslinga, medan jag inte flyttar från min inställning att det är dålig teknik Jag ser inte en orsak till din namngivningskonvention, där P1947 är ett medelvärde för 1943-1945 Jag antar att det bara är ett typsnitt Låt oss anta att vi har data för 1913-2012 För 3 år förlorar vi ett år i varje ände . Det kan skrivas mer kortfattat, på bekostnad av en maka av makron i makron. Att använda ojämna vikter är enkelt, som ovan. Den enda anledningen till att använda egen är att den inte ge upp om det finns missningar, vilket ovanstående kommer att göra. Som en fråga om fullständig Ess, notera att det är lätt att hantera missningar utan att tillgripa egen. and nämnaren. Om alla värden saknas minskar detta till 0 0, eller saknas Annars, om något värde saknas lägger vi 0 till täljaren och 0 till nämnaren, som är densamma som att ignorera den Naturligtvis är koden tolerabel som ovan i medeltal om 3 år, men antingen för det fallet eller för medelvärdet under flera år skulle vi ersätta raderna ovan med en slinga, vilket är vad som gör. Stata Data Analysis och Statistical Software. Nicholas J Cox, Durham University, Storbritannien Christopher Baum, Boston College. egen, ma och dess begränsningar. Stata s mest uppenbara kommando för att beräkna glidande medelvärden är ma funktion egen. a-period glidande medelvärdet av det här uttrycket Som standard tas det som 3 måste vara udda. Men som den manuella inmatningen indikerar kan egen ma inte kombineras med varlist och av den anledningen är den inte tillämplig på panelen data Under alla omständigheter står den utanför uppsättningen av kommandon som är specifikt skrivna för tidsserier, se tidsserier för detaljer. Alternativa tillvägagångssätt. För att beräkna glidande medelvärden för paneldata finns det åtminstone två val. Båda beror på att datasetet har ställts i förväg. Detta är mycket värt att göra, inte bara kan du rädda dig själv upprepade gånger specificerar panelvariabel och tidsvariabel men Stata beter sig smart med några luckor i data.1 Skriv din egen definition med hjälp av generera. Använda tidsserieoperatörer som L och F ger definitionen av det rörliga genomsnittsvärdet som argumentet för att generera uttalande Om du gör det här är du naturligtvis inte begränsad till lika viktiga, obetalda, centrerade rörliga medelvärden, beräknade av egen ma. Exempelvis skulle lika viktiga tre-års glidmedelvärden ges av och vissa vikter kan lätt specificeras . Du kan givetvis ange ett uttryck som logg myvar istället för ett variabelt namn som myvar. En stor fördel med detta tillvägagångssätt är att Stata automatiskt gör rätt t Hing för paneldata ledande och fördröjda värden utarbetas inom paneler, precis som logiken dikterar att de borde vara Den mest anmärkningsvärda nackdelen är att kommandoraden kan bli ganska lång om det rörliga genomsnittet innefattar flera termer. Ett annat exempel är en ensidig rörelse Genomsnittlig baserad endast på tidigare värden Detta kan vara användbart för att generera en adaptiv förväntning av vilken variabel som kommer att baseras rent på information hittills vad kan någon förutspå för den aktuella perioden baserat på de senaste fyra värdena med hjälp av ett fast viktningsschema A 4- tidsfördröjning kan användas vanligtvis med kvartalsvisa tidsrapporter. Använd egna, filter från SSC. Använd användarskriven egenfunktionsfiltret från egenmore-paketet på SSC I Stata 7 uppdaterat efter den 14 november 2001 kan du installera detta paket by. after Som hjälper egenmore pekar på detaljer om filter De två exemplen ovan skulle göras. I denna jämförelse är genereringsmetoden kanske mer genomskinlig, men vi kommer att se ett exempel på motsatsen i ett ögonblick. Lagsna är en numlist leder är negativa lags i detta fall -1 1 expanderar till -1 0 1 eller led 1, lag 0 , lag 1 Samma ficienter, en annan numlist, multiplicera motsvarande släp eller ledande objekt i det här fallet är dessa poster myvar och Effekten av normaliseringsalternativet är att skala varje koefficient med summan av koefficienterna så att coef 1 1 1 normaliserar är ekvivalent med koefficienterna 1 3 1 3 1 3 och coef 1 2 1 normalisera motsvarar koefficienterna 1 4 1 2 1 4.Du måste ange inte bara lags men även koefficienterna Eftersom egen ma ger lika viktat fall, huvudargument för egen, filter är att stödja det ojämnt viktiga fallet, för vilket du måste ange koefficienter Det kan också sägas att förplikta användarna att specificera koefficienter är ett litet extra tryck på dem för att tänka på vilka koefficienter de vill ha. för lika vikter är vi gissning, enkelhet, men lika vikter har äckliga frekvensdomänegenskaper, för att bara nämna ett övervägande. Det tredje exemplet ovan kan vara vilket som helst är så komplicerat som genereringsmetoden. Det finns fall där egen , filtrerar ger en enklare formulering än att generera Om du vill ha ett nio-termins binomialfilter, vilka klimatologer tycker är användbara, så är det kanske mindre hemskt än, och lättare att få rätt än. Bara som med genereringsmetoden fungerar egen filter korrekt med paneldata Faktum är att det som sagt ovan beror på datasetet som har ställts in tidigare. En grafisk spets. Efter att ha beräknat dina glidande medelvärden kommer du förmodligen att vilja se på ett diagram. Det användarskrivna kommandot tsgraph är smart om dataset för dataset Installera det i en aktuell Stata 7 av ssc inst tsgraph. Vad sägs om att subsätta med if. None av ovanstående exempel använder sig av om begränsningar. Egentligen, ma tillåter inte att anges. Ibland kan människor wa nt att använda om vid beräkning av glidande medelvärden men användningen är lite mer komplicerad än vad som vanligtvis är. Vad skulle du förvänta dig av ett glidande medelvärde beräknat med om Låt oss identifiera två möjligheter. Vilken tolkning jag vill inte se några resultat för de uteslutna observationerna. Stort tolkning Jag vill inte ens att du ska använda värdena för de uteslutna observationerna. Här är ett konkret exempel Antag till följd av vissa om villkoret är observationer 1-42 men inte observationer 43 på Men det glidande genomsnittet för 42 beror bland annat på värdet för observation 43 om medelvärdet sträcker sig bakåt och framåt och är av längd åtminstone 3 och det kommer också att bero på några av observationerna 44 och vidare under vissa omständigheter. Vi antar att de flesta skulle gå för den svaga tolkningen, men om det är korrekt, själv, stödjer inte filtret om du antingen alltid kan ignorera vad du inte vill eller ens ställa in oönskade värden att sakna efteråt b y använder ersättning. Anmärkning om saknade resultat i seriens ändar. Eftersom rörliga medelvärden är funktioner av lags och leads, producerar ma saknas där lags och leads inte existerar, i början och slutet av serien. Ett alternativ nomiss tvingar beräkningen av kortare, ocenterade glidmedel för svansarna. Däremot genererar eller skapar inte heller filter, eller tillåter, något speciellt för att undvika att missa resultat. Om något av de värden som behövs för beräkning saknas, saknar det resultatet är upp till användarna att bestämma om och vilken korrigering som krävs för sådana observationer, förmodligen efter att ha tittat på datasetet och med tanke på vilken underliggande vetenskap som kan bäras. Möjliggör Lowess. We kommer att arbeta med data från Colombia WFS Household Survey, utförd 1975-1976 tabulerade jag åldersfördelningen av alla hushållsmedlemmar och räddade den i en ascci-fil, som vi nu läser och plottar. Som du kan se är utdelningen något mindre slät än den data från Filippinerna som vi studerade tidigare Kan du beräkna Myers-indexet för denna distribution. Running Means and Lines. Det enklaste sättet att släta en scatterplot är att använda ett glidande medelvärde, även känt som ett löpande medelvärde. Den vanligaste metoden är att använda en fönstret 2k 1 observationer, k till vänster och k till höger om varje observation Värdet av k är en avvägning mellan jämnhetens godhet. Särskild vård måste vidtas vid ytan av området. Stata kan beräkna körmedel via lowess med alternativen betyder och nueight. Ett vanligt problem med löpande medel är bias En lösning är att använda vikter som ger större betydelse för närmaste grannar och mindre för dem längre bort En populär viktfunktion är Tukey s tri-cube, definierad som wd 1 - d 3 3 för d 1 och 0 annars, där d är avståndet till målpunkten uttryckt som en bråkdel av bandbredden Stata kan göra denna beräkning via lowess med alternativet, om du släpper bort noweight. En ännu bättre lösning är att använda r unning linjer Vi definierar återigen ett grannskap för varje punkt, vanligtvis de närmaste grannarna på varje sida, passar en regressionslinje till punkterna i grannskapet och använder sedan den för att förutsäga ett jämnare värde för indexobservationen. Detta låter som en hel del Arbete men beräkningarna kan göras effektivt med hjälp av regressionsuppdateringsformler. Stata kan beräkna en löpelinje via lowess om du slipper mena men med nueight Bättre är det att använda viktiga löpelinjer som ger större vikt till närmaste observationer, vilket är det lägsta läget jämnare Följer en variant denna uppskattning med några iterationer för att få en mer robust linje Detta är tydligen den bästa tekniken i familjen Stata s lowess använder en vägd löpelinje om du släpper ut medelvärdet och nuet. R implementerar lowess mjukare genom funktionerna lowess och Den nyare loessen, som använder ett formelgränssnitt med en eller flera prediktorer och något olika standardvärden Parametervärdet styr graden av den lokala p Olynomial standard är 2 för kvadratisk, alternativ är 1 för linjär och 0 för löpande medel Båda implementationer kan använda en robust estimator, med antalet iterationer kontrollerade av en parameter iter eller iterationer Skriv loess och lowess i R konsolen för mer information I Ggplot du kan överlappa en lowess mjukare genom att ringa geomsmooth. The figure nedan visar de colombianska data och en lowess jämnare med en spänning eller bandbredd som är lika med 25 av data. You kanske vill prova olika badbredd för att se hur resultaten varierar. Digit Preference Revisited. Smoothing åldersfördelningen ger ett bättre sätt att bedöma cifrepreferensen än Myers-blandning Låt oss beräkna den sista åldersaldeln och tabulera den över hela spektrumet av data med hjälp av observerade frekvenser och en lågare jämnare. Råfrekvenserna visar på preferens för åldrar som slutar i 0 och 5, vilket är mycket vanligt, och förmodligen 2 också. Vi använder nu glatt som vikt. De jämnfrekventa frekvenserna visar att vi förväntar oss färre pe ople vid högre siffror, även i en jämn fördelning med mer slut på 0 än 9 Vi är nu redo att beräkna ett index för cifrepreferensen, definierad som halva summan av absoluta skillnader mellan observerade och släta frekvenser. Vi ser att vi skulle behöva För att omforma 5 5 av observationerna för att eliminera cifrepreferensen Du kanske vill jämföra detta resultat med Myers index.2017 Germ n Rodr guez, Princeton University.