Bergerak rata rata stata

Struktur data ini cukup tidak sesuai untuk tujuan. Dengan asumsi id pengenal yang Anda butuhkan untuk membentuk kembali. misalnya Lalu rata-rata bergerak mudah. Gunakan tssmooth atau hanya menghasilkan. misalnya Lebih lanjut mengapa struktur data Anda tidak sesuai: Tidak hanya perhitungan rata-rata bergerak memerlukan satu lingkaran (tidak harus melibatkan egen), namun Anda akan menciptakan beberapa variabel tambahan baru. Menggunakan analisis berikutnya akan berada di antara canggung dan tidak mungkin. EDIT Ill memberi contoh loop, sementara tidak bergerak dari posisi saya bahwa tekniknya buruk. Saya tidak melihat alasan di balik konvensi penamaan Anda dimana P1947 adalah mean untuk 1943-1945 Saya menganggap itu hanya salah ketik. Mari kita anggap bahwa kita memiliki data untuk tahun 1913-2012. Untuk 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 bahwa hal itu tidak menyerah jika ada misi, yang akan dilakukan di atas. Sebagai soal kelengkapan, perhatikan bahwa mudah untuk menangani misi tanpa menggunakan egen. Dan penyebut Jika semua nilai hilang, ini akan berkurang menjadi 00, atau hilang. Jika tidak, jika ada nilai yang hilang, kita tambahkan 0 ke pembilang dan 0 ke penyebut, yang sama dengan mengabaikannya. Tentu kodenya dapat ditolerir seperti di atas rata-rata 3 tahun, tapi entah untuk kasus itu atau untuk rata-rata selama bertahun-tahun lebih, kita akan mengganti garis di atas dengan sebuah lingkaran, yang merupakan hal yang biasa. Rata-rata Moving Averages: Dasar-dasar Selama bertahun-tahun , Teknisi telah menemukan dua masalah dengan rata-rata bergerak sederhana. Masalah pertama terletak pada kerangka waktu moving average (MA). Sebagian besar analis teknikal percaya bahwa aksi harga. Harga saham pembukaan atau penutupan, tidak cukup untuk mengandalkan prediksi pembelian atau penjualan sinyal aksi crossover MA yang tepat. Untuk mengatasi masalah ini, analis sekarang menetapkan bobot lebih banyak pada data harga terbaru dengan menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata yang dipercepat secara eksponensial (EMA). (Pelajari lebih lanjut dalam Menjelajahi Nilai Pindah yang Dipengaruhi Secara Eksponensial). Contoh Misalnya, menggunakan MA 10 hari, seorang analis akan mengambil harga penutupan pada hari ke 10 dan memperbanyak angka ini pada tanggal 10, hari kesembilan sampai sembilan, kedelapan Hari ke delapan dan seterusnya ke MA yang pertama. Setelah total telah ditentukan, analis kemudian akan membagi jumlahnya dengan penambahan pengganda. Jika Anda menambahkan pengganda contoh MA 10-hari, jumlahnya 55. Indikator ini dikenal sebagai rata-rata bergerak tertimbang linear. (Untuk bacaan terkait, lihat Simple Moving Averages Making Trends Stand Out.) Banyak teknisi percaya diri dengan rata-rata moving average yang dipercepat secara eksponensial (EMA). Indikator ini telah dijelaskan dengan berbagai cara sehingga membingungkan para siswa dan investor. Mungkin penjelasan terbaiknya berasal dari John J. Murphys Technical Analysis Of The Financial Markets, (diterbitkan oleh New York Institute of Finance, 1999): Rata-rata moving average yang dipercepat secara eksponensial membahas kedua masalah yang terkait dengan moving average sederhana. Pertama, rata-rata merapikan secara eksponensial memberi bobot lebih besar pada data yang lebih baru. Oleh karena itu, ini adalah rata-rata bergerak tertimbang. Tapi sementara itu memberi informasi yang kurang penting untuk data harga terakhir, itu termasuk dalam penghitungannya semua data dalam kehidupan instrumen. Selain itu, pengguna dapat menyesuaikan bobot untuk memberi bobot lebih besar atau lebih kecil ke harga hari terakhir, yang ditambahkan ke persentase nilai hari sebelumnya. Jumlah dari kedua nilai persentase tersebut menambahkan hingga 100. Misalnya, harga hari terakhir dapat diberi bobot 10 (0,10), yang ditambahkan ke hari sebelumnya dengan berat 90 (0,90). Ini memberi hari terakhir 10 dari total bobot. Ini setara dengan rata-rata 20 hari, dengan memberikan harga hari terakhir dengan nilai lebih kecil dari 5 (0,05). Gambar 1: Exponentially Moving Average Rata-rata Bagan di atas menunjukkan Indeks Komposit Nasdaq dari minggu pertama di bulan Agustus 2000 sampai 1 Juni 2001. Seperti yang dapat Anda lihat dengan jelas, EMA, yang dalam kasus ini menggunakan data harga penutupan selama suatu Periode sembilan hari, memiliki sinyal jual yang pasti pada 8 September (ditandai dengan panah bawah hitam). Ini adalah hari dimana indeks menembus di bawah level 4.000. Panah hitam kedua menunjukkan kaki ke bawah yang benar-benar diharapkan oleh teknisi. Nasdaq tidak bisa menghasilkan volume dan minat yang cukup dari para investor ritel untuk menembus angka 3.000. Kemudian turun lagi ke bawah di 1619.58 pada 4 April. Uptrend 12 Apr ditandai dengan panah. Di sini indeks ditutup pada 1.961,46, dan teknisi mulai melihat fund manager institusional mulai mengambil beberapa penawaran seperti Cisco, Microsoft dan beberapa isu terkait energi. (Baca artikel terkait kami: Amplop Rata-rata Bergerak: Memurnikan Alat Perdagangan yang Populer dan Perputaran Rata-Rata Bergerak.) Jenis struktur kompensasi yang biasanya digunakan manajer lindung nilai di mana bagian dari kompensasi berbasis kinerja. Perlindungan terhadap hilangnya pendapatan yang akan terjadi jika tertanggung meninggal dunia. Penerima manfaat bernama menerima. Ukuran hubungan antara perubahan kuantitas yang diminta dari barang tertentu dan perubahan harga. Harga. Total nilai pasar dolar dari seluruh saham perusahaan yang beredar. Kapitalisasi pasar dihitung dengan cara mengalikan. Frexit pendek untuk quotFrench exitquot adalah spinoff Prancis dari istilah Brexit, yang muncul saat Inggris memilih. Perintah ditempatkan dengan broker yang menggabungkan fitur stop order dengan pesanan limit. Sebuah stop-limit order will. Smoothing: Lowess Kami akan bekerja dengan data dari Survei Rumah Tangga WFS Kolombia, yang dilakukan pada 1975-76. Saya menabulasikan distribusi usia semua anggota rumah tangga dan menyimpannya dalam sebuah file ascci, yang sekarang kita baca dan plot: Seperti yang Anda lihat, distribusinya agak kurang mulus daripada data dari Filipina yang kita pelajari sebelumnya. Dapatkah Anda menghitung indeks Myers untuk distribusi ini Menjalankan Sarana dan Jalur Cara termudah untuk melancarkan scatterplot adalah menggunakan moving average. 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 goodness of fit. Perhatian khusus harus dilakukan pada tingkat yang paling ekstrem. Stata dapat menghitung sarana yang berjalan melalui lowess dengan pilihan mean dan noweight. Masalah umum dengan cara berjalan adalah bias. Sebuah solusi adalah dengan menggunakan bobot yang memberi arti lebih penting bagi tetangga terdekat dan kurang pada jarak yang jauh. Fungsi bobot yang populer adalah Tukeys tri-cube, yang didefinisikan sebagai w (d) (1-d 3) 3 untuk d 1 dan 0 jika tidak, di mana d adalah jarak ke titik target yang dinyatakan sebagai sebagian kecil dari bandwidth. Stata dapat melakukan perhitungan ini melalui lowess dengan pilihan yang berarti jika Anda menghilangkan noweight. Solusi yang lebih baik lagi adalah menggunakan jalur yang sedang berjalan. Kami mendefinisikan kembali sebuah lingkungan untuk setiap titik, biasanya tetangga terdekat k di masing-masing sisi, sesuai dengan garis regresi ke titik di lingkungan sekitar, dan kemudian menggunakannya untuk memprediksi nilai pengamatan indeks yang lebih halus. Ini terdengar seperti banyak pekerjaan, namun perhitungannya bisa dilakukan secara efisien dengan menggunakan rumus regresi pembaharuan. Stata dapat menghitung garis berjalan melalui lowess jika Anda menghilangkan mean tapi termasuk noweight. Sebaiknya gunakan garis tertimbang. Memberi bobot lebih pada observasi terdekat, yang mana yang lebih rendah tidak lancar. Sebuah varian mengikuti estimasi ini dengan beberapa iterasi untuk mendapatkan garis yang lebih kuat. Ini jelas teknik terbaik dalam keluarga. Statas 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 antarmuka formula dengan satu atau lebih prediktor dan default yang agak berbeda. Tingkat parameter mengendalikan derajat polinomial lokal yang defaultnya adalah 2 untuk kuadrat, alternatifnya adalah 1 untuk linear dan 0 untuk sarana berjalan. Kedua implementasi dapat menggunakan estimator yang kuat, dengan jumlah iterasi yang dikendalikan oleh parameter iter atau iterasi. Ketik loess dan lowess di konsol R untuk informasi lebih lanjut. Dalam ggplot (), Anda dapat melapisi rendah badan dengan memanggil geomagnot () Gambar di bawah ini menunjukkan data Kolombia dan lowess yang lebih halus dengan rentang atau bandwidth setara dengan 25 data. Anda mungkin ingin mencoba badwidth yang berbeda untuk melihat bagaimana hasilnya bervariasi. Preferensi Digit Revisited Smoothing distribusi umur memberikan cara yang lebih baik untuk menilai preferensi digit daripada pencampuran Myers. Mari kita hitung digit terakhir dari usia dan tabulasikan di seluruh rentang data dengan menggunakan frekuensi yang diamati dan tingkat yang rendah. Frekuensi mentah menunjukkan bukti preferensi untuk usia yang berakhir pada 0 dan 5, yang sangat umum, dan mungkin juga 2. Kita sekarang menggunakan kelancaran seperti 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 daripada 9. Kita sekarang siap untuk menghitung indeks preferensi digit, yang didefinisikan sebagai setengah dari Jumlah perbedaan mutlak antara frekuensi pengamatan dan kelancaran: Kita melihat bahwa kita perlu menyusun ulang 5.5 dari pengamatan untuk menghilangkan preferensi digit. Anda mungkin ingin membandingkan hasil ini dengan indeks Myers. Copy 2017 Germaacuten Rodriacuteguez, Universitas Princeton