Flytte Gjennomsnittet Vindu Stata

Denne datastrukturen er ganske uegnet til formål. Hvis du antar et ID-nummer, må du omforme. f. eks Deretter er et glidende gjennomsnitt lett. Bruk tssmooth eller bare generer. f. eks Mer om hvorfor datastrukturen din er ganske uegnet: Ikke bare ville beregning av et bevegelige gjennomsnitt trenge en sløyfe (ikke nødvendigvis involverende egen), men du ville opprette flere nye ekstravariabler. Å bruke dem i en hvilken som helst etterfølgende analyse ville være et sted mellom vanskelig og umulig. EDIT Ill gir en prøvesløp, mens du ikke beveger deg fra min holdning at det er dårlig teknikk. Jeg ser ikke en grunn bak navnetavtalen, der P1947 er et middel for 1943-1945. Jeg antar det er bare en skrivefeil. La oss anta at vi har data for 1913-2012. For 3 år mister vi ett år i hver ende. Det kan skrives mer kortfattet, på bekostning av en flurry av makroer i makroer. Bruk av ujevne vekter er enkelt, som ovenfor. Den eneste grunnen til å bruke egen er at den ikke gir opp hvis det er feil, noe som ovenfor vil gjøre. Som et spørsmål om fullstendighet, legg merke til at det er enkelt å håndtere avganger uten å ty til egen. og nevnen Hvis alle verdier mangler, reduseres dette til 00, eller mangler. Ellers, hvis noen verdi mangler, legger vi 0 til telleren og 0 til nevnen, som er den samme som å ignorere den. Koden er selvfølgelig tålelig som ovenfor i gjennomsnitt på 3 år, men enten for det tilfellet eller for gjennomsnittlig over flere år, ville vi erstatte linjene over med en sløyfe, hvilket er hva som gjør. Når du beregner et løpende bevegelig gjennomsnitt, plasserer du gjennomsnitt i mellomtiden er fornuftig I det forrige eksempelet beregnet vi gjennomsnittet av de første 3 tidsperiodene og plasserte det ved siden av periode 3. Vi kunne ha plassert gjennomsnittet midt i tidsintervallet på tre perioder, det vil si, ved siden av periode 2. Dette fungerer bra med ulike tidsperioder, men ikke så bra for jevne tidsperioder. Så hvor skulle vi plassere det første glidende gjennomsnittet når M 4 Teknisk sett ville det bevegelige gjennomsnittet falle på t 2,5, 3,5. For å unngå dette problemet glatter vi MAs ved hjelp av M 2. Dermed glirer vi de jevne verdiene. Hvis vi gjennomsnittlig et jevnt antall vilkår, må vi glatte de jevne verdiene. Følgende tabell viser resultatene ved å bruke M 4. Jeg har en liste over personer , registreringstider og poeng. I Stata vil jeg beregne et glidende gjennomsnitt av poengsum basert på et tidsvindu rundt hver observasjon (ikke et vindu basert på laggingleading antall observasjoner). For eksempel, antatt - 2 dager på hver side og ikke med nåværende observasjon, prøver jeg å beregne noe slikt: Ive forsøkte å definere datasettet med tsset og deretter bruke tssmooth. men kunne ikke få det til å fungere. Siden det kan være flere observasjoner for en gitt tidsperiode, er jeg ikke sikker på at dette er den rette tilnærmingen. Også i virkeligheten er dagvariabelen en tc tidsstempel. spurte Des 6 13 kl 16:04 tsset kan ikke hjelpe her selv om du har laget dine tider regelmessig, da du har noen gjentatte verdier for tiden, men dine data kvalifiserer ikke som paneldata i Statas forstand. Men problemet skal gi en løkke over mulighetene. Først må vi ta eksemplet ditt bokstavelig talt ved å bruke heltidsdager. Her antar vi ingen manglende verdier. Prinsippet om å videreføre er gjennomsnittet av andre (summen av alle - denne verdien) (antall verdier - 1) I praksis vil du ikke sløyfe over alle mulige datatider i millisekunder. Så prøv en løkke over observasjoner av dette skjemaet. Merk ltpseudocodegt elementer. Dette papiret er også relevant: Hvis det er mulig å gå glipp av mangler, må en linje være mer komplisert: det betyr at hvis den nåværende verdien mangler, trekker vi 0 fra summen og 0 fra antall observasjoner. EDIT: I 2 dager i millisekunder utnytter den innebygde funksjonen og bruker cofd (2).