Glidande Medelvärde Jmp

Provkoden på fliken Fullständig kod illustrerar hur man beräknar det rörliga genomsnittet för en variabel genom en hel datamängd, över de sista N-observationerna i en dataset eller över de sista N-observationerna inom en BY-grupp. Dessa provfiler och kodexempel tillhandahålls av SAS Institute Inc, vilket är utan garanti av något slag, varken uttryckligt eller underförstått, inklusive men inte begränsat till de underförstådda garantierna för säljbarhet och lämplighet för ett visst syfte. Mottagare bekräftar och godkänner att SAS Institute inte är ansvarigt för något Skadestånd som orsakas av deras användning av detta material Dessutom kommer SAS Institute inte att tillhandahålla något stöd för materialet i denna. Dessa exempelfiler och kodexempel tillhandahålls av SAS Institute Inc, vilket är utan garanti av något slag, varken uttryckligt eller underförstått, inklusive men inte begränsat till de underförstådda garantierna för säljbarhet och lämplighet för ett visst ändamål Mottagarna erkänner och accepterar att SAS Institute inte ska vara liablerade E för eventuella skador som uppstår på grund av deras användning av detta material Dessutom kommer SAS Institute inte att tillhandahålla något stöd för materialet i det här fallet det rörliga genomsnittet av en variabel genom en hel dataset, över de sista N-observationerna i en datamängd eller Över de sista N-observationerna inom en BY-grupp. Konfidensintervals-popuplistan låter dig ställa konfidensnivå för prognosförtroendeband. Dialogrutorna för säsongsmässiga utjämningsmodeller inkluderar en period per säsong-rutan för inställning av antal perioder under en säsong Begränsa popup-listan kan du ange vilken typ av begränsning du vill genomdriva på utjämningsvikterna under passningen. Begränsningarna är exemplar dialogrutan så att du kan ställa in begränsningar för individuella utjämningsvikter. Varje utjämningsvikt kan vara Bounded Fixed eller Unconstrained som bestämd genom inställningen av popup-menyn bredvid viktens namn När värdena anges för fasta eller avgränsade vikter kan värdena vara positiva eller negativa Ve reella tal. Det exempel som visas här har nivån vikt fastställd till ett värde av 0 3 och trendvikten begränsad av 0 1 och 0 8 I detta fall får värdet av Trendvikten flyttas inom intervallet 0 1 till 0 8 medan Nivåvikt hålls vid 0 3 Observera att du kan ange alla utjämningsvikter i förväg genom att använda dessa anpassade begränsningar. I så fall skulle ingen av vikterna uppskattas från data, även om prognoser och rester fortfarande skulle beräknas när du klickar på Uppskatta resultatet av passformen visas i stället för dialogrutan. Modellen för enkel exponentiell utjämning är. Utjämningsekvationen L tyt 1 L t -1 definieras i form av en enda utjämningsvikt. Denna modell motsvarar en ARIMA 0, 1, 1 modell var. Jag kan erbjuda ett par strategier här. Jag tror att båda är effektivare att Summation operatören du använder för närvarande Jag kan inte säga att de är mest effektiva though.1 Använd Sum-funktionen på en matris. Detta tar fördel av talet d i matrisoperationen Subscriptionen av nuvarande kolumnen i denna formel är en matris av radnumren från början av det glidande medelfönstret till det aktuella radnumret. Min prenumeration av kolumnen på detta sätt JMP returnerar en matris och sumfunktionen är relativt Effektivt över en matris. En ännu snabbare väg är dock att beräkna detta glidande medelvärde över två kolumner. Den första kolumnen behåller helt enkelt en rörlig summa genom att lägga till värdet av ström i en rad till värdet av rullande summa i föregående rad och sedan subtrahera Värdet av strömmen från raden i början av fönstret. Här är formeln för Flytta Sum. Sedan är det enkelt att ha en kolumn som delar Moving Sum av Moving Avg Window. I m bifogar en datatabell som visar både Dessa metoder I datatabellen är Moving Avg-fönstret ett datatabellvariabelt. För att se effektiviteten hos den andra metoden i denna datatabell kanske du vill undertrycka utvärderingen av kolumnen Flyttande mell x först. Jag kan erbjuda en cou Nackdelar med strategier här. Jag tror att båda är effektivare att Summation-operatören du använder för närvarande, jag kan inte säga att de är mest effektiva, though.1. Använd Sum-funktionen på en matris. Detta utnyttjar hastigheten på matrisoperationen Prenumerationen av nuvarande kolumnen i denna formel är en matris av radnumren från början av det glidande medelfönstret till det aktuella radnumret. Min prenumeration av kolumnen på detta sätt JMP returnerar en matris och sumfunktionen är relativt effektiv över en matris. Ett ännu snabbare sätt är att beräkna detta glidande medelvärde över två kolumner. Den första kolumnen behåller helt enkelt en rörlig summa genom att lägga till värdet av ström i en rad till värdet av rullande summa i föregående rad och sedan subtrahera värdet av ström från raden i början av fönstret. Här är formeln för Moving Sum. Then är det enkelt att ha en kolumn som delar Moving Sum av Moving Avg Window. I m bifogar en datatabell som visar båda dessa träffade Hods I datatabellen är Moving Avg-fönstret en datatabellvariabel. För att se effektiviteten för den andra metoden i denna datatabell kanske du vill undertrycka utvärderingen av kolumnen Moving Avg x först.