Moving Media Stata Ucla

Questa struttura di dati è piuttosto inadatta allo scopo. Assumendo un id identificativo è necessario rimodellare. per esempio. Poi una media mobile è facile. Utilizzare tssmooth o semplicemente generare. per esempio. Più sul perché la struttura dei dati è del tutto inadatto: Non solo il calcolo di una media mobile hanno bisogno di un ciclo (che non prevedono necessariamente Egen), ma sarebbe la creazione di diverse nuove variabili aggiuntive. Utilizzando quelli in qualsiasi analisi successiva sarebbe da qualche parte tra scomodo e impossibile. EDIT Ill dare un loop del campione, mentre non si muove dalla mia presa di posizione che è la tecnica povera. Non vedo una ragione dietro la convenzione di denominazione per cui P1947 è un mezzo per 1943-1945 presumo questo è solo un errore di battitura. Consente di supporre che abbiamo i dati per il 1913-2012. Per mezzo di 3 anni, si perde un anno presso ogni estremità. Questo potrebbe essere scritto in modo più conciso, a scapito di una raffica di macro all'interno di macro. Utilizzando pesi disuguali è facile, come sopra. L'unica ragione per usare egen è che si pretende molto rinunciare se ci sono mancanze, che quanto sopra farà. Come una questione di completezza, si noti che è facile da gestire missings senza ricorrere a Egen. e il denominatore Se tutti i valori sono mancanti, questo si riduce a 00, o mancante. Altrimenti, se un valore è mancante, si aggiunge 0 al numeratore e al denominatore 0, che è la stessa di ignorarlo. Naturalmente il codice è tollerabile come sopra per le medie di 3 anni, ma sia per quel caso o per una media su più anni, si dovrebbe sostituire le linee di cui sopra da un loop, che è ciò che egen does. Smoothing: Lowess Lavoreremo con i dati di la Colombia WFS Household Survey, condotto nel 1975-76. I tabulati la distribuzione per età di tutti i membri della famiglia e salvato in un file ASCCI, che ora leggiamo e la trama: Come si può vedere, la distribuzione sembra un po 'meno agevole rispetto ai dati provenienti dalle Filippine che abbiamo studiato in precedenza. Si può calcolare l'indice di Myers per questa distribuzione esecuzione di mezzi e linee Il modo più semplice per appianare un grafico a dispersione è quello di utilizzare una media mobile. noto anche come mezzo esecuzione. L'approccio più comune è quello di utilizzare una finestra di 2k 1 osservazioni, k a sinistra e k a destra di ciascuna osservazione. Il valore di k è un compromesso tra morbidezza della bontà di adattamento. Particolare cura deve essere presa agli estremi della gamma. Stata in grado di calcolare i mezzi in esecuzione tramite lowess con le opzioni significano e noweight. Un problema comune con mezzi esecuzione è bias. Una soluzione è quella di utilizzare i pesi che danno più importanza ai vicini più prossimi e meno a quelli più lontani. Una funzione di peso popolare è Tukeys tri-cubo, definito come w (d) (1-d 3) 3 per d lt 1 e 0 altrimenti, dove d è la distanza dal punto di mira espresso come una frazione della larghezza di banda. Stata può fare questo calcolo tramite lowess con l'opzione dire se si omette noweight. Una soluzione ancora migliore è quella di utilizzare le linee di gestione. Definiamo ancora una volta un quartiere per ogni punto, in genere i vicini più vicini k su ogni lato, in forma di una linea di regressione ai punti del quartiere, e quindi utilizzarlo per prevedere un valore più agevole per l'osservazione indice. Questo suona come un sacco di lavoro, ma i calcoli può essere fatto in modo efficiente utilizzando formule di aggiornamento regressione. Stata in grado di calcolare una linea che tramite lowess se si omette media, ma di includere noweight. Meglio ancora è quello di utilizzare le linee di gestione ponderata. dando più peso alle osservazioni più vicini, che è ciò che il più agevole lowess fa. Una variante segue questa stima con poche iterazioni per ottenere una linea più robusta. Questa è chiaramente la migliore tecnica in famiglia. Statas lowess utilizza una linea che parte ponderata Se si omette media e noweight R implementa il lowess agevole attraverso le funzioni lowess () e il più recente loess (), che utilizza un'interfaccia formula con uno o più predittori e un po 'diverse impostazioni predefinite. Il grado parametro controlla il grado del polinomio locale predefinito è 2 per quadratica, alternative sono 1 lineare e 0 per mezzo esecuzione. Entrambe le implementazioni possono utilizzare uno stimatore robusto, con il numero di iterazioni controllate da un iter parametro o iterazioni. Digitare loess e lowess nella console R per ulteriori informazioni. In ggplot () è possibile sovrapporre un lowess agevole chiamando geomsmooth () La figura seguente mostra i dati colombiani e un lowess liscia con un arco o di larghezza di banda pari a 25 dei dati. Si consiglia di provare diversi badwidths per vedere come i risultati variano. Digit Preferenza Revisited Smoothing la distribuzione per età fornisce un modo migliore per valutare la preferenza cifre di Myers miscelazione. Calcoliamo l'ultima cifra di età e tabulare sopra l'intera gamma dei dati utilizzando le frequenze osservate e un lowess agevole. Le frequenze prime presentano tracce di preferenza per età terminano in 0 e 5, che è molto comune, e probabilmente 2 pure. Ora utilizziamo il liscio come peso Le frequenze levigate mostrano che ci aspettiamo che meno persone a cifre più elevate, anche in una distribuzione uniforme, con più fine a 0 a 9. Siamo ora pronti per calcolare un indice di preferenza cifre, definita come la metà del somma delle differenze assolute tra frequenze osservate e lisce: si vede che ci sarebbe bisogno di rimescolare 5.5 delle osservazioni per eliminare le preferenze cifre. Si potrebbe desiderare di confrontare questo risultato con l'indice Myers. copia 2017 Germaacuten Rodriacuteguez, Princeton UniversityStata: Analisi dei dati e statistica Software Nicholas J. Cox, Durham University, UK Christopher Baum, Boston College Egen, ma () e le sue limitazioni Statarsquos comando più ovvio per calcolare medie mobili è la funzione ma () di Egen. Data un'espressione, crea una media - periodo movimento di tale espressione. Per impostazione predefinita, viene preso come 3. deve essere dispari. Tuttavia, come l'inserimento manuale indica, Egen, ma () non può essere combinata con by-variabili:. e, per questo motivo, non è applicabile ai dati panel. In ogni caso, si erge al di fuori del set di comandi appositamente scritte per le serie temporali vedi serie storiche per i dettagli. approcci alternativi per calcolare le medie per i dati panel in movimento, ci sono almeno due scelte. Entrambi dipendono l'insieme di dati essendo stato tsset in anticipo. Questo è molto vale la pena di fare: non solo è possibile risparmiare più volte specificando variabile variabile e l'ora del pannello, ma si comporta in modo Stata elegantemente dato eventuali lacune nei dati. 1. Scrivi la tua definizione utilizzando generare Uso degli operatori di serie temporali, come L. e F.. dare la definizione della media mobile come argomento di una dichiarazione di generare. Se si esegue questa operazione, si sta, naturalmente, non limitato alla altrettanto ponderate (non ponderata) centrato medie calcolate da Egen in movimento, ma (). Ad esempio, ugualmente ponderato tre periodo medie mobili sarebbe dato da alcuni pesi e possono essere facilmente specificati: È possibile, ovviamente, specificare un'espressione come log (myvar) al posto di un nome di variabile, come myvar. Un grande vantaggio di questo approccio è che Stata fa automaticamente la cosa giusta per i dati panel: ingresso e uscita valori vengono elaborati all'interno di pannelli, così come la logica impone che dovrebbero essere. Lo svantaggio più evidente è che la linea di comando può ottenere piuttosto lungo se la media mobile coinvolge diversi termini. Un altro esempio è una media mobile unilaterale basata solo su valori precedenti. Questo potrebbe essere utile per generare un'aspettativa di adattamento di quello che una variabile sarà basato esclusivamente su informazioni aggiornate: ciò che qualcuno potrebbe prevedere per l'esercizio in corso sulla base degli ultimi quattro valori, utilizzando uno schema fisso di ponderazione (un ritardo di 4 periodo potrebbe essere soprattutto comunemente usato con timeseries trimestrali.) 2. Usare Egen, filtro () da SSC utilizzare il filtro funzione di egen scritto dall'utente () dal pacchetto egenmore su SSC. In Stata 7 (aggiornato dopo il 14 novembre 2001), è possibile installare questo pacchetto dopo che aiutano punti egenmore ai dettagli del filtro (). I due esempi sopra sarebbe resa (In questo confronto la generano approccio è forse più trasparente, ma vedremo un esempio del contrario in un attimo.) I ritardi sono un numlist. conduce essendo GAL negativi: in questo caso -11 espande a -1 0 1 o portare 1, lag 0, in ritardo 1. I ficients COEF, un'altra numlist, moltiplicare i corrispondenti elementi in ritardo di sviluppo o di leader: in questo caso, tali elementi sono F1.myvar . MyVar e L1.myvar. L'effetto dell'opzione normalizzare è in scala ogni coefficiente per la somma dei coefficienti in modo che coef (1 1 1) normalizzare equivale a coefficienti di 13 13 13 e coef (1 2 1) normalizzare equivale a coefficienti di 14 12 14 . È necessario specificare non solo i ritardi, ma anche i coefficienti. Perché Egen, ma () prevede il caso altrettanto ponderata, la motivazione principale per Egen, filtro () è quello di sostenere il caso ineguale ponderata, per i quali è necessario specificare coefficienti. Si potrebbe anche dire che obbliga gli utenti di specificare coefficienti è un po 'di pressione in più su di loro per pensare a quello coefficienti che vogliono. La giustificazione principale per pesi uguali è, immaginiamo, la semplicità, ma pesi uguali avere pessime proprietà del dominio della frequenza, per citare solo una considerazione. Il terzo esempio di cui sopra potrebbe essere uno dei quali è quasi complicato come l'approccio di generare. Ci sono casi in cui Egen, filtro () fornisce una formulazione più semplice di generare. Se si desidera un filtro binomiale di nove termine, che i climatologi trovano utile, poi guarda forse meno orribile di, e più facile da ottenere rispetto, proprio come con il generare approccio, Egen, filtro () funziona correttamente con dati panel. Infatti, come già detto, esso dipende il set di dati essendo stato tsset anticipo. Un consiglio grafica Dopo aver calcolato i tuoi medie mobili, probabilmente voler guardare un grafico. Il comando tsgraph scritto dall'utente è intelligente su set di dati tsset. Installarlo in un up-to-date Stata 7 da SSC tsgraph Inst. Che dire sottoinsiemi con se nessuno dei precedenti esempi fanno uso di se restrizioni. Infatti Egen, ma () non permetterà, se da specificare. Di tanto in tanto la gente vuole usare se il calcolo medie mobili, ma il suo uso è un po 'più complicato di quanto non sia di solito. Che cosa ci si può aspettare da una media mobile calcolata con se. Cerchiamo di identificare due possibilità: l'interpretazione debole: non voglio vedere nessun risultato per le osservazioni esclusi. Forte interpretazione: io non neanche voglia di utilizzare i valori per le osservazioni esclusi. Ecco un esempio concreto. Supponiamo come conseguenza di una condizione if, osservazioni 1-42 sono inclusi ma non osservazioni 43 su. Ma la media mobile per 42 dipenderà, tra l'altro, sul valore per l'osservazione 43 se la media estende avanti e indietro ed è di lunghezza almeno 3, e sarà simile dipenderà alcune osservazioni 44 in poi in alcune circostanze. La nostra ipotesi è che la maggior parte delle persone sarebbe andare per l'interpretazione deboli, ma se questo è corretto, Egen, filtro () non supporta se uno dei due. È sempre possibile ignorare ciò che si vuole donrsquot o anche impostare valori indesiderati a mancare in seguito utilizzando sostituire. Una nota sui risultati alle estremità della serie mancante Perché medie mobili sono funzioni di ritardi e conduce, egen, MA () produce mancante in cui non esistono i ritardi e conduce, all'inizio e alla fine della serie. Un'opzione nomiss costringe il calcolo delle più brevi, medie mobili non centrati per le code. Al contrario, né generare nè Egen, filtro () lo fa, o consente, nulla di speciale per evitare risultati mancanti. Se uno dei valori necessari per il calcolo è mancante, quindi questo risultato è mancante. Spetta agli utenti di decidere se e quanto la chirurgia correttiva è necessaria per tali osservazioni, presumibilmente dopo aver guardato il set di dati e considerando ogni scienza di base che può essere esercitata.