Sas Proc Expansion Déplacement Moyenne Exemple

À partir de la version 6.08 du système SAS, PROC EXPAND dans le logiciel SASETS peut être utilisé pour effectuer diverses transformations de données. Ces transformations incluent: les prospects, les retards, les moyennes mobiles pondérées et non pondérées, les sommes mobiles et les sommes cumulatives, pour n'en nommer que quelques-unes. De nombreuses nouvelles transformations ont été ajoutées dans la version 6.12, incluant des spécifications distinctes pour les moyennes mobiles centrées et arrières. Ces nouvelles transformations ont obligé à modifier la syntaxe de certaines des transformations prises en charge avant la version 6.12. Des exemples de la façon de spécifier la syntaxe des moyennes mobiles centrées et arrières utilisant la version 6.11 et antérieure et la version 6.12 et plus tard sont donnés ci-dessous. PROC EXPAND peut calculer soit une moyenne mobile centrée, soit une moyenne mobile en arrière. Une moyenne mobile centrée sur 5 périodes est calculée en faisant la moyenne d'un total de 5 valeurs consécutives de la série (la valeur de la période courante en plus des deux valeurs immédiatement précédentes et deux valeurs immédiatement après la valeur courante). Une moyenne mobile en arrière de 5 périodes est calculée en faisant la moyenne de la valeur de la période courante avec les valeurs des 4 périodes immédiatement précédentes. La syntaxe suivante illustre comment utiliser la spécification TRANSFORM (MOVAVE n) pour calculer une moyenne mobile centrée sur 5 périodes à l'aide de la version 6.11 ou antérieure: Pour calculer une moyenne mobile en arrière de période n en utilisant la version 6.11 ou antérieure, utilisez TRANSFORM (MOVAVE) N LAG k), où k (n-1) 2 si n est impair ou où k (n-2) 2 si n est pair. La syntaxe suivante illustre comment utiliser la spécification TRANSFORM (CMOVAVE n) pour calculer une moyenne mobile centrée sur 5 périodes en utilisant la version 6.12 ou plus récente: La syntaxe suivante illustre comment utiliser la spécification TRANSFORM (MOVAVE n) pour calculer une moyenne mobile en arrière de 5 périodes en utilisant la version 6.12 ou ultérieure: Pour plus d'informations, voir Opérations de transformation dans le chapitre EXPAND du Guide de l'utilisateur de SASETS. Si vous n'avez pas accès à SASETS, vous pouvez calculer une moyenne mobile dans l'étape DATA comme illustré dans cet exemple de programme. Système d'exploitation et Release InformationIm un débutant SAS et Im curieux si la tâche suivante peut être fait beaucoup plus simple car il est actuellement dans ma tête. J'ai les métadonnées (simplifiées) suivantes dans une table nommée userdatemoney: Utilisateur - Date - Money avec différents utilisateurs et des dates pour chaque jour de calendrier (pour les 4 dernières années). Les données sont commandées par User ASC et Date ASC, les données d'échantillon ressemble à ceci: Je veux maintenant calculer une moyenne mobile de cinq jours pour l'argent. J'ai commencé avec l'apprach assez populaire avec la fonction de lag () comme ceci: comme vous voyez, le problème avec cette méthode se produit si là si l'étape de données exécute dans un nouvel utilisateur. Aron obtiendrait des valeurs retardées d'Anna qui bien sûr ne devrait pas se produire. Maintenant, ma question: Je suis sûr que vous pouvez gérer le commutateur utilisateur en ajoutant des champs supplémentaires comme laggeduser et en réinitialisant les variables N, Somme et Moyenne si vous remarquez un tel changement, mais: Cela peut-il être fait d'une manière plus facile? Par Clause en aucune façon Merci pour vos idées et aide Je pense que la façon la plus simple est d'utiliser PROC EXPAND: Et comme mentionné dans le commentaire de Johns, il est important de se souvenir des valeurs manquantes (et des observations de début et de fin aussi). Ive a ajouté l'option SETMISS au code, car vous avez clairement indiqué que vous voulez zéro les valeurs manquantes, ne les ignorez pas (comportement MOVAVE par défaut). Et si vous voulez exclure les 4 premières observations pour chaque utilisateur (car ils n'ont pas assez de pré-historique pour calculer la moyenne mobile 5), vous pouvez utiliser l'option TRIMLEFT 4 à l'intérieur de TRANSFORMOUT (). Répondre Dec 3 13 at 15:29