Tengo una lista de personas, tiempos de registro y calificaciones. En Stata quiero calcular una media móvil de la puntuación basada en una ventana de tiempo alrededor de cada observación (no una ventana basada en el número de observaciones atrasado / líder). Por ejemplo, asumiendo / - 2 días a cada lado y sin incluir la observación actual, estoy tratando de calcular algo como esto: he intentado definir el dataset con tsset y luego usar tssmooth. Pero no podía conseguir que funcionara. Dado que puede haber múltiples observaciones para un período de tiempo dado no estoy seguro de que esto es incluso el enfoque correcto. Además, en realidad la variable day es un tc timestamp. Pidió Dic 6 13 a las 16:04 tsset no puede ayudar aquí, incluso si ha hecho sus tiempos regularmente espaciados, ya que tiene algunos valores repetidos de tiempo, sin embargo, sus datos no califican como datos de panel en sentido Statas. Pero el problema debe ceder a un bucle sobre las posibilidades. En primer lugar, vamos a tomar su ejemplo literalmente con días enteros. Aquí asumimos que no faltan valores. El principio de llevar adelante es el promedio de otros (suma de todos - este valor) / (número de valores - 1) En la práctica, no desea hacer un bucle sobre todas las posibles fechas-veces en milisegundos. Por lo tanto, intente un bucle sobre las observaciones de esta forma. Nota ltpseudocodegt elementos. Este artículo es también relevante: si las faltas son posibles, una línea debe ser más complicada: es decir, si falta el valor actual, restamos 0 de la suma y 0 del recuento de observaciones. EDIT: Durante 2 días en milisegundos, explotar la función incorporada y usar cofd (2). La documentación es la media incondicional del proceso, y x03C8 (L) es un polinomio racional de operador de lazo de grado infinito, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L ^ {2} x 2026). Nota: La propiedad Constant de un objeto modelo arima corresponde a c. Y no la media incondicional 956. Por la descomposición de Wolds 1. La ecuación 5-12 corresponde a un proceso estocástico estacionario siempre que los coeficientes x03C8 i sean absolutamente sumables. Este es el caso cuando el polinomio AR, x03D5 (L). es estable . Lo que significa que todas sus raíces están fuera del círculo unitario. Adicionalmente, el proceso es causal siempre que el polinomio MA sea invertible. Lo que significa que todas sus raíces están fuera del círculo unitario. Econometrics Toolbox refuerza la estabilidad y la invertibilidad de los procesos ARMA. Cuando se especifica un modelo ARMA utilizando arima. Se obtiene un error si se introducen coeficientes que no corresponden a un polinomio AR estable oa un polinomio MA inversible. De forma similar, la estimación impone restricciones de estacionariedad e invertibilidad durante la estimación. Referencias 1 Wold, H. Un estudio en el análisis de series de tiempo estacionarias. Uppsala, Suecia: Almqvist amp Wiksell, 1938. Seleccione Su PaísSi la función LAG devuelve un valor a una variable de carácter a la que todavía no se ha asignado una longitud, la variable se asigna de forma predeterminada a una longitud de 200. Las funciones LAG, LAG1, LAG2 . LAG n devuelve valores de una cola. LAG1 también se puede escribir como GAL. Una función LAG n almacena un valor en una cola y devuelve un valor almacenado previamente en esa cola. Cada ocurrencia de una función LAG n en un programa genera su propia cola de valores. La cola para cada ocurrencia de LAG n se inicializa con n valores faltantes, donde n es la longitud de la cola (por ejemplo, una cola LAG2 se inicializa con dos valores faltantes). Cuando se ejecuta una ocurrencia de LAG n, el valor en la parte superior de su cola se elimina y devuelve, los valores restantes se desplazan hacia arriba y el nuevo valor del argumento se sitúa en la parte inferior de la cola. Por lo tanto, los valores perdidos se devuelven para las primeras n ejecuciones de cada ocurrencia de LAG n. Después de lo cual comienzan a aparecer los valores rezagados del argumento. Nota: Almacenar valores en la parte inferior de la cola y devolver valores desde la parte superior de la cola sólo se produce cuando se ejecuta la función. Una ocurrencia de la función LAG n que se ejecuta condicionalmente almacenará y devolverá valores sólo de las observaciones para las que se cumple la condición. Si el argumento de LAG n es un nombre de matriz, se mantiene una cola separada para cada variable en la matriz. Cuando se compila la función LAG, SAS asigna memoria en una cola para contener los valores de la variable que se muestra en la función LAG. Por ejemplo, si la variable en la función LAG100 (x) es numérica con una longitud de 8 bytes, entonces la memoria que se necesita es 8 veces 100 o 800 bytes. Por lo tanto, el límite de memoria para la función LAG se basa en la memoria que SAS asigna, que varía con diferentes ambientes operativos. Los promedios de movimiento suavizar el ruido de los flujos de datos de precios a expensas de retraso En los viejos tiempos se podría tener La velocidad, a expensas de suavizado reducido En los viejos tiempos sólo podría tener su alisado a expensas del retraso Piense cuántas horas desperdició tratando de obtener sus promedios rápido y suave Recuerde lo molesto que es ver el aumento de la velocidad causa un aumento del ruido Cómo usted deseó para el lag bajo Y el bajo ruido Cansado de trabajar hacia fuera cómo tener su torta Y comerlo No se desespere, ahora las cosas han cambiado, usted puede tener su torta y usted puede comerla Precisión Lagless promedio comparado a otros modelos avanzados del filtrado Del El promedio ponderado de la media móvil es más rápido que el exponencial, pero no ofrece un buen suavizado, en contraste el exponencial tiene excelente suavizado, pero enormes cantidades de retardo (Lag). Filtros modernos techquot quothigh, aunque la mejora de los viejos modelos básicos, tienen debilidades inherentes. Algunos de los cuales se observan en el filtro Jurik JMA y el peor de estos puntos débiles es exceso. La investigación de Jurik admite abiertamente tener overshoot quotminimal que tiende a indicar alguna forma de algoritmo predictivo que trabaja su código. Recuerde que los filtros están destinados a observar lo que está sucediendo ahora y en el pasado. Predecir lo que ocurrirá a continuación es una función ilegal en el kit de herramientas Precision Trading Systems, los datos se suavizan y se descongestionan solamente. O se podría decir, las tendencias se siguen precisamente en lugar de dijo que camino a seguir, como es el caso con estos tipos de algoritmos de filtro ilegal. El promedio de precisión de Lagless no intenta predecir el próximo valor de precio. El promedio de Casco es reclamado por muchos como ser tan rápido y suave como el JMA por la investigación Jurik, tiene buena velocidad y poco retraso. El problema con la fórmula utilizada en el promedio de Hull es que su muy simplista y conduce a distorsiones de precios que tienen una precisión pobre causada por la ponderación demasiado fuerte (x 2) en los datos más recientes (Floor (Length / 2)) y luego restando el De datos antiguos, lo que conduce a severas cuestiones de overshooting que en algunos casos son muchas desviaciones estándar de los valores reales El promedio de precisión Lagless tiene sobrepaso ZERO. El siguiente diagrama muestra la inmensa diferencia de velocidad en un PLA de 30 periodos y un promedio de cascos de 30 periodos. El PLA fue cuatro bares por delante del promedio de casco en ambos puntos de inflexión principales indicados en el gráfico de 5 minutos del FT-SE100 Futuro (que es una diferencia de 14 en Lag). Si usted cambió los promedios en sus puntos de inflexión para ir corto en el precio de cierre en este ejemplo, PLA estaba señalizando en 3,977.5 y Casco era un poco más tarde en 3.937, sólo alrededor de 40.5 puntos o en términos monetarios 405 por contrato. La señal larga en PLA estaba en 3936 en comparación con Hulls 3.956,5, lo que equivale a un ahorro de 205 por contrato con la señal PLA. Es un pájaro. ¿Es un avión? Ninguno es el Precision Lagless Average Filters como el promedio VIDAYA de Tuscar Chande, que usan la volatilidad para alterar sus longitudes tienen un tipo diferente de fórmula que cambia su longitud, pero este proceso no se ejecuta con ninguna lógica. Si bien pueden funcionar muy bien a veces, esto también puede conducir a un filtro que puede sufrir tanto lag y overshooting. El promedio de series de tiempo que es realmente un promedio muy rápido, bien podría ser renombrado el promedio de quotovershooting esta inexactitud lo hace inutilizable para cualquier evaluación seria de datos para uso comercial. El filtro de Kalman con frecuencia se retrasa o supera los arrays de precios debido a sus algoritmos más celosos. Otros factores de filtro en el impulso de precios para tratar de predecir lo que sucederá en el siguiente intervalo de precios, y esto es también una estrategia defectuosa, ya que superan cuando las lecturas de impulso alto invertir, dejando el filtro de alta y seca y kilómetros de la actividad de precios reales . El promedio de Precision Lagless utiliza lógica pura y simple para decidir su siguiente valor de salida. Muchos matemáticos excelentes han intentado y no han creado medias libres de lag, y generalmente la razón es que su intelecto matemático extremo no está respaldado por un alto grado de lógica de sentido común. Precisión Lagless promedio (PLA) se construye de algoritmos de razón puramente lógica, que examinan muchos valores diferentes que se almacenan en matrices y selecciona qué valor enviar a la salida. PLAs velocidad superior, el alisamiento y la precisión lo convierten en una excelente herramienta de comercio de acciones, futuros, divisas, bonos, etc Y como con todos los productos desarrollados por los sistemas de comercio de precisión el tema subyacente es el mismo. Escrito para los comerciantes, POR UN COMERCIANTE. PLA Largo 14 y 50 en E-Mini Nasdaq futureARIMA Pronóstico con Excel y R Hola Hoy voy a guiarle a través de una introducción al modelo ARIMA y sus componentes, así como una breve explicación del método Box-Jenkins de cómo ARIMA Se especifican los modelos. Por último, he creado una implementación de Excel con R, que Ill mostrar cómo configurar y utilizar. Modelos de media móvil automática (ARMA) El modelo de media móvil autoregresiva se utiliza para modelar y pronosticar procesos de series de tiempo estacionarios y estocásticos. Es la combinación de dos técnicas estadísticas previamente desarrolladas, el Autoregressive (AR) y el Moving Average (MA) y fue descrito originalmente por Peter Whittle en 1951. George E. P. Box y Gwilym Jenkins popularizaron el modelo en 1971 especificando pasos discretos para modelar la identificación, la estimación y la verificación. Este proceso se describirá más adelante como referencia. Comenzaremos por introducir el modelo ARMA por sus diversos componentes, los modelos AR y MA y luego presentaremos una popular generalización del modelo ARMA, ARIMA (Media Automática Movible Integrada Autoregrada) y los pasos de predicción y especificación del modelo. Por último, explicaré una implementación de Excel que creé y cómo usarla para hacer sus previsiones de series de tiempo. Modelos Autoregresivos El modelo Autoregresivo se utiliza para describir procesos aleatorios y procesos que varían en el tiempo y especifica que la variable de salida depende linealmente de sus valores anteriores. El modelo se describe como: Donde están los parámetros del modelo, C es constante, y es un término de ruido blanco. Esencialmente, lo que el modelo describe es para cualquier valor dado. Puede explicarse por funciones de su valor anterior. Para un modelo con un parámetro,. Se explica por su valor pasado y error aleatorio. Para un modelo con más de un parámetro, por ejemplo. es dado por . Y error aleatorio. Modelo de media móvil El modelo de media móvil (EM) se utiliza a menudo para modelar series temporales univariadas y se define como: es la media de la serie temporal. Son los parámetros del modelo. Son los términos de error de ruido blanco. Es el orden del modelo de media móvil. El modelo de media móvil es una regresión lineal del valor actual de la serie en comparación con los términos del período anterior,. . Por ejemplo, un modelo de MA de. Se explica por el error actual en el mismo período y el valor del error pasado,. Para un modelo de orden 2 (), se explica por los últimos dos valores de error, y. Los términos AR () y MA () se utilizan en el modelo ARMA, que ahora se introducirá. Modelo de media móvil autorregresiva Los modelos de media móvil autorregressiva utilizan dos polinomios, AR () y MA () y describen un proceso estocástico estacionario. Un proceso estacionario no cambia cuando se desplaza en tiempo o espacio, por lo tanto, un proceso estacionario tiene media constante y varianza. El modelo ARMA se refiere a menudo en términos de sus polinomios, ARMA (). La notación del modelo se escribe: La selección, estimación y verificación del modelo se describe por el proceso de Box-Jenkins. El método de Box-Jenkins para la identificación del modelo A continuación se muestra más un esquema del método Box-Jenkins, ya que el proceso real de encontrar estos valores puede ser bastante abrumador sin un paquete estadístico. La hoja de Excel incluida en esta página determina automáticamente el modelo que mejor se adapte. El primer paso del método Box-Jenkins es la identificación del modelo. La etapa incluye identificar la estacionalidad, diferenciar si es necesario y determinar el orden de y por trazar las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial. Después de identificar el modelo, el siguiente paso es estimar los parámetros. La estimación de parámetros utiliza paquetes estadísticos y algoritmos de cálculo para encontrar los mejores parámetros de ajuste. Una vez elegidos los parámetros, el último paso es comprobar el modelo. La verificación del modelo se realiza comprobando si el modelo se ajusta a una serie cronológica univariada estacionaria. También se debe confirmar que los residuos son independientes entre sí y presentan una media y una varianza constante en el tiempo, lo que se puede hacer realizando una prueba de Ljung-Box o trazando nuevamente la autocorrelación y la autocorrelación parcial de los residuos. Observe que el primer paso consiste en verificar la estacionalidad. Si los datos con los que está trabajando contienen tendencias estacionales, usted diferencia para hacer los datos estacionarios. Este paso de diferenciación generaliza el modelo ARMA en un modelo ARIMA, o Media Movible Integrada Autoregresiva, donde Integrado corresponde al paso de diferenciación. Modelos de media móvil movible autoregresivos El modelo ARIMA tiene tres parámetros,. Con el fin de definir el modelo ARMA para incluir el término de diferenciación, comenzamos por reordenar el modelo ARMA estándar para separar y de la suma. ¿Dónde está el operador de retraso y. . Son parámetros autorregresivos y de media móvil, y los términos de error, respectivamente. Hacemos ahora la suposición de primer polinomio de la función, tiene una raíz unitaria de multiplicidad. Podemos entonces reescribirlo a lo siguiente: El modelo ARIMA expresa la factorización polinómica con y nos da: Por último, generalizamos el modelo añadiendo un término de deriva, que define el modelo ARIMA como ARIMA () con deriva. Con el modelo ahora definido, podemos ver el modelo ARIMA como dos partes separadas, una no estacionaria y la otra de sentido amplio estacionaria (la distribución de probabilidad conjunta no cambia cuando se desplaza en el tiempo o el espacio). El modelo no estacionario: El modelo estacionario de sentido amplio: ahora se pueden hacer pronósticos sobre el uso de un método de pronóstico autorregresivo generalizado. Ahora que hemos hablado de los modelos ARMA y ARIMA, ahora nos referimos a cómo podemos usarlos en aplicaciones prácticas para proporcionar previsiones. Ive construido una implementación con Excel utilizando R para hacer ARIMA pronósticos, así como una opción para ejecutar Monte Carlo simulación en el modelo para determinar la probabilidad de los pronósticos. Implementación de Excel y cómo usar Antes de usar la hoja, debe descargar R y RExcel desde el sitio web de Statconn. Si ya tienes instalado R, solo puedes descargar RExcel. Si no tienes R instalado, puedes descargar RAndFriends que contiene la última versión de R y RExcel. Tenga en cuenta, RExcel sólo funciona en 32 bits de Excel para su licencia no comercial. Si tiene instalado 64 bits de Excel, tendrá que obtener una licencia comercial de Statconn. Se recomienda descargar RAndFriends ya que facilita la instalación más rápida y sencilla sin embargo, si ya tiene R y desea instalarla manualmente, siga estos pasos. Instalación manual de RExcel Para instalar RExcel y los otros paquetes para que R funcione en Excel, primero abra R como administrador haciendo clic con el botón derecho en el archivo. exe. En la consola R, instale RExcel escribiendo las siguientes instrucciones: Los comandos anteriores instalarán RExcel en su máquina. El siguiente paso es instalar rcom, que es otro paquete de Statconn para el paquete RExcel. Para instalar esto, escriba los siguientes comandos, que también instalarán automáticamente rscproxy a partir de la versión R 2.8.0. Con estos paquetes instalados, puede pasar a configurar la conexión entre R y Excel. Aunque no es necesario para la instalación, un paquete práctico para descargar es Rcmdr, desarrollado por John Fox. Rcmdr crea R menús que pueden convertirse en menús en Excel. Esta característica viene por defecto con la instalación de RAndFriends y hace que varios comandos R estén disponibles en Excel. Escriba los siguientes comandos en R para instalar Rcmdr. Podemos crear el enlace a R y Excel. Nota en las versiones recientes de RExcel esta conexión se realiza con un simple clic doble del archivo. bat proporcionado. ActivateRExcel2010, por lo que sólo debe seguir estos pasos si ha instalado manualmente R y RExcel o si por alguna razón la conexión no se hace durante La instalación de RAndFriends. Crear la conexión entre R y Excel Abra un libro nuevo en Excel y navegue hasta la pantalla de opciones. Haga clic en Opciones y, a continuación, en Complementos. Debería ver una lista de todos los complementos activos e inactivos que tiene actualmente. Haga clic en el botón Ir en la parte inferior. En el cuadro de diálogo Complementos, verá todas las referencias de complemento que ha realizado. Haga clic en Examinar. Vaya a la carpeta RExcel, normalmente ubicada en C: Program FilesRExcelxls o algo similar. Busque el complemento RExcel. xla y haga clic en él. El siguiente paso es crear una referencia para que macros utilizando R funcione correctamente. En su documento de Excel, introduzca Alt F11. Esto abrirá Excels VBA editor. Vaya a Tools - gt References y encuentre la referencia RExcel, RExcelVBAlib. RExcel ahora debe estar listo para usar Usando la hoja de Excel Ahora que R y RExcel están configurados correctamente, es hora de hacer alguna previsión Abra la hoja de pronóstico y haga clic en Cargar servidor. Esto es para iniciar el servidor RCom y también cargar las funciones necesarias para hacer la previsión. Se abrirá un cuadro de diálogo. Seleccione el archivo itall. R incluido con la hoja. Este archivo contiene las funciones que utiliza la herramienta de pronóstico. La mayoría de las funciones contenidas fueron desarrolladas por el profesor Stoffer en la Universidad de Pittsburgh. Extienden las capacidades de R y nos dan algunos gráficos útiles de diagnóstico junto con nuestra producción de pronóstico. También existe una función para determinar automáticamente los mejores parámetros de ajuste del modelo ARIMA. Después de cargar el servidor, ingrese sus datos en la columna Datos. Seleccione el rango de los datos, haga clic con el botón derecho y seleccione Rango de nombres. Asigne un nombre al rango como Datos. A continuación, establezca la frecuencia de sus datos en la celda C6. Frecuencia se refiere a los períodos de tiempo de sus datos. Si es semanal, la frecuencia sería 7. Mensual sería 12, mientras que trimestral sería 4, y así sucesivamente. Ingrese los períodos de anticipación para pronosticar. Tenga en cuenta que los modelos ARIMA se vuelven bastante imprecisos después de varias predicciones de frecuencia sucesivas. Una buena regla de oro es no exceder 30 pasos como cualquier cosa pasado que podría ser bastante poco fiable. Esto también depende del tamaño de su conjunto de datos. Si tiene datos limitados disponibles, se recomienda elegir un número de pasos más pequeños. Después de ingresar sus datos, nombrarlos y establecer la frecuencia deseada y los pasos a seguir para pronosticar, haga clic en Ejecutar. Puede tardar un tiempo en procesar el pronóstico. Una vez completado, obtendrá los valores predichos al número especificado, el error estándar de los resultados y dos gráficos. La izquierda es los valores previstos con los datos, mientras que la derecha contiene diagnósticos prácticos con residuos estandarizados, la autocorrelación de los residuos, un gráfico gg de los residuos y un gráfico estadístico de Ljung-Box para determinar si el modelo está bien ajustado. No voy a entrar en demasiados detalles sobre cómo buscar un modelo bien equipado, pero en el gráfico de ACF usted no quiere cualquiera (o mucho) de los picos de lag cruce sobre la línea azul punteada. En la gráfica gg, cuanto más círculos pasan por la línea, más normalizado y mejor ajustado está el modelo. Para conjuntos de datos más grandes esto podría cruzar muchos círculos. Por último, la prueba de Ljung-Box es un artículo en sí mismo, sin embargo, cuanto más círculos están por encima de la línea azul punteada, mejor es el modelo. Si el resultado del diagnóstico no se ve bien, puede intentar agregar más datos o comenzar en un punto diferente más cercano al rango que desea pronosticar. Puede borrar fácilmente los resultados generados haciendo clic en los botones Borrar valores pronosticados. Y thats it Actualmente, la columna de la fecha no hace nada más que para su referencia, pero no es necesario para la herramienta. Si encuentro tiempo, volveré y añadiré que para que el gráfico mostrado muestre la hora correcta. También puede recibir un error al ejecutar el pronóstico. Esto se debe generalmente a la función que encuentra los mejores parámetros es incapaz de determinar el orden adecuado. Puede seguir los pasos anteriores para tratar de organizar mejor sus datos para que la función funcione. Espero que consigas uso de la herramienta Me ha ahorrado mucho tiempo en el trabajo, como ahora todo lo que tengo que hacer es introducir los datos, cargar el servidor y ejecutarlo. También espero que esto le muestra cómo R impresionante puede ser, especialmente cuando se utiliza con un front-end como Excel. Código, hoja de cálculo de Excel y archivo. bas también están en GitHub aquí.
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