Rata Rata Tertimbang Dalam Sas

Im SAS pemula dan saya penasaran apakah tugas berikut bisa dilakukan jauh lebih sederhana seperti saat ini di kepala saya. Saya memiliki data meta berikut (disederhanakan) dalam sebuah tabel bernama userdatemoney: User - Date - Money dengan berbagai pengguna dan tanggal untuk setiap hari kalender (selama 4 tahun terakhir). Data yang dipesan oleh User ASC dan Date ASC, data sampel terlihat seperti ini: Saya sekarang ingin menghitung rata-rata pergerakan lima hari untuk Uang. Saya memulai dengan apprach yang cukup populer dengan fungsi lag () seperti ini: seperti yang Anda lihat, masalah dengan metode ini terjadi jika ada langkah data yang masuk ke pengguna baru. Aron akan mendapatkan beberapa nilai tertinggal dari Anna yang tentu saja tidak boleh terjadi. Sekarang pertanyaan saya: Saya cukup yakin Anda dapat menangani pengguna beralih dengan menambahkan beberapa bidang tambahan seperti laggeduser dan dengan mengatur ulang variabel N, Sum dan Mean jika Anda melihat peralihan seperti itu tetapi: Bisakah ini dilakukan dengan cara yang lebih mudah. ​​Mungkin menggunakan OLEH klausul dengan cara apapun Terima kasih atas ide dan pertolongan Anda. Cara termudah adalah menggunakan PROC EXPAND: Dan seperti yang disebutkan dalam komentar Johns, penting untuk diingat tentang nilai yang hilang (dan tentang pengamatan awal dan akhir juga). Saya telah menambahkan opsi SETMISS ke kode ini, karena Anda menjelaskan bahwa Anda ingin menghapus nilai yang salah, tidak mengabaikannya (perilaku MOVAVE default). Dan jika Anda ingin mengecualikan pertama 4 pengamatan untuk setiap pengguna (karena mereka tidak memiliki cukup pra sejarah untuk menghitung rata-rata bergerak 5), Anda dapat menggunakan opsi TRIMLEFT 4 di dalam TRANSFORMOUT (). Menjawab 3 13 di 15: 29 Rata-rata Bergerak Tinggi: 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 apakah membeli atau menjual sinyal dari tindakan crossover MA. 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 dengan angka 10, hari kesembilan dengan pukul 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 adalah 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 perhitungan 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: Rata-rata Moving Exponentially Moving 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 lain yang benar-benar diharapkan teknisi. Nasdaq tidak bisa menghasilkan volume dan minat yang cukup dari para investor ritel untuk menembus angka 3.000. Kemudian turun lagi ke bawah pada 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: Moving Average Envelopes: Refining Alat Perdagangan Populer dan Moving Average Bounce.) Wiki Cara Menghitung Rata-Rata Tertimbang Mengidentifikasi angka-angka yang tertimbang. Anda mungkin ingin menuliskannya di kertas Anda dalam bentuk grafik. Misalnya, jika Anda mencoba mencari tahu nilai, Anda harus mengidentifikasi apa yang dinilai pada setiap ujian. Identifikasi bobot masing-masing nomor. Ini sering persentase. Cantumkan berat di samping nomor tersebut. Persentase umum terjadi karena bobot sering merupakan persentase dari total 100. Jika Anda menghitung rata-rata tertimbang nilai, investasi dan data keuangan lainnya, carilah persentase kejadian dari 100. Jika Anda menghitung rata-rata tertimbang Nilai, Anda harus mengidentifikasi bobot setiap ujian atau proyek. Mengonversi persentase menjadi desimal. Selalu kalikan desimal dengan desimal, bukan desimal dengan persentase. Saya mendapat 82 panggilan, 79 dijawab dalam: 38 detik (avg). 3 dijawab dalam: 00 detik (avg). Bagaimana saya menghitung rata-rata terbobotan ini? Anda akan mengharapkan jawabannya sedikit kurang dari 38 detik, karena 3 jawaban seketika mungkin akan menurunkan rata-rata. Berikut adalah persamaannya: (79 x 38) (3 x 0) 3002. Bagi dengan 82 untuk mendapatkan rata-rata tertimbang: 300282 36,1. Jika Miriam kehilangan 6,25 berat badannya dan berat badannya masih 45kg, berat badannya sebenarnya? (1 6.25) 1.0625 x 45 47.8125kg adalah berat sesungguhnya Miriam. Cara Menulis Kata-kata Dengan Kalkulator Cara Melakukan Trik Kalkulator Keren Cara Mematikan Kalkulator Sekolah Normal Cara Mengoperasikan Kalkulator Ilmiah Cara Mengakses Game di Kalkulator TI 83 Anda Bagaimana Menetapkan Tempat Desimal pada Kalkulator TI BA II Plus Bagaimana Download Games Ke Kalkulator Grafik Cara Reset Kalkulator TI84 Cara Menggunakan Kalkulator Android Cara Mendapatkan TI 83 di Komputer Anda