Ruchome średnie standardowe odchylenie stata

Ani. Twoje ilości są ciężarkami i czasami nie są liczbami całkowitymi, więc są one w terminach Stata. Uwaga: Czasami sugeruje się, że przy ułamkach wagi można rozmnażać się, aby uzyskać liczby całkowite, a następnie użyć fweights. ale nie jest to konieczne. Byłoby to dobre w obliczeniach, ale w niektórych problemach da się zupeń błędną odpowiedź, zasadniczo w każdym przypadku, gdy wielkość próbki jest dosłownie wzięta. Jest to poza tematem CV, ponieważ zasadniczo dotyczy on używania oprogramowania i powinien być migrowany. Są to statystyka opisowa przeznaczona do przekazywania informacji o cenie (p), gdzie objętość (q) najwyraźniej opisuje, ile zostało sprzedane za każdą cenę. Mając do czynienia z takimi gramatami, najłatwiej obliczyć sumy. Przyjmowanie hipotetycznych jednostek miary w celu ustalenia liczby konkretnych i udawanie, że wszystkie trzy rejestry mają być podsumowane (pomimo że dotyczą dwóch różnych produktów), załóżmy, że dane dają tomy w tysiącach jednostek sprzedanych miesięcznie, a ceny są w euro. Następnie sumy zapłacone w ciągu trzech miesięcy to łączna wielkość to 100 kmonth 1 miesiąc 11 kmonth 1 miesiąc 55,7 kmonth 1 miesiąc 166,7 K jednostek. Średnia cena za sztukę musi wynosić 6137 116,7 36,81 euro. Zauważ, że nie jest to wyliczone zarówno za pomocą opcji wagi, jak i ciężarów. W tekście PenguinKnight pokazano, że średnia ważona wynosi 42,67, a średnia ważona wynosi 37,00). Podobnie obliczono odchylenie standardowe: pozostałe ceny to: 23 - 36,81, 45 - 36,81, 60 - 36,81). Średni ważony kwadrat jest uzyskiwany dokładnie tak samo jak powyżej: mnożyć każdą kwadratową resztę objętości, dodać je i podzielić przez całkowitą objętość. Korzeniem pierwiastkowym tego wyniku, równym 17,28, jest odchylenie standardowe. Obliczenia te są łatwe do wykonania w Stacie lub w dowolnym oprogramowaniu statystycznym, więc pomijam szczegóły specyficzne dla danego programu. Opcje ważenia w Stacie są wspaniałe, szczególnie w odniesieniu do ciężaru prawdopodobieństwa, a ja ich używałem: ale nigdy nie używam ich bez uprzedniego przeprowadzenia dokładnej kontroli z obliczeniami podobnymi do tego, aby upewnić się, że poprawnie interpretuję wagi. Zwykle proste jest przeprowadzenie takiej kontroli poprzez utworzenie małego sztucznego zestawu danych, z którego wartości są zerami. W ten sposób skuteczność odważników może być od razu odczytywana (a ręczne obliczenia są bardzo łatwe). odpowiedział 14 maja 13 na 17: 38Moving odchylenie standardowe odchylenie standardowe jest statystycznym pomiarem niestabilności rynku. Nie przewiduje kierunków rynku, ale może służyć jako wskaźnik potwierdzający. Określesz liczbę okresów wykorzystania, a badanie oblicza standardowe odchylenie cen od średniej ruchomej cen. Jest obliczany przez obliczanie n przedziału czasu Simple Moving Average elementu danych. Następnie sumuje kwadraty różnicy między daną danych a jej średnią ruchową w każdym z poprzedzających n przedziałów czasowych. Wreszcie dzieli tę sumę przez n i oblicza pierwiastek kwadratowy tego wyniku. Właściwości Okres: Liczba pasków na wykresie. Jeśli na wykresie są wyświetlane dzienne dane, okres oznacza dni w tygodniowych wykresach, okres ten będzie trwał przez kilka tygodni itd. Aplikacja używa wartości domyślnej równej 20. Aspekt: ​​pole Symbol, na którym będzie obliczane badanie. Pole jest ustawione na wartość domyślną, która podczas przeglądania wykresu określonego symbolu jest taka sama jak w przypadku Zamknij. Interpretacja Wartości odchylenia standardowego wzrastają znacząco, gdy analizowany kontrakt wartości wskaźnika zmienia się dramatycznie. Kiedy rynki są stabilne, niskie odchylenia standardowego odchylenia są normalne. Odchylenia standardowego odchylenia standardowego zazwyczaj mają tendencję do znacznego wzrostu cen. Analitycy generalnie zgadzają się, że duża zmienność jest częścią głównych szczytów, podczas gdy niska lotność towarzyszy głównych dna. Źródło treści: FutureSource Zobacz inne analizy analizy technicznej Podstawowy pasek boczny Podnieś swój handel Najnowsze tweety Niepewność o zmienności rynku Wypróbuj krótką syntetyczną strategię futures Znajdź przykłady wzmacniacza, co warto obejrzeć tutaj t. coKD0fYCMMrp Czas temu 14 Godzin za pośrednictwem buforu Dostęp do terminowego wzmacniacza wiarygodnej informacji handlowej w jedna lokalizacja z Doradcą w Rynku Wewnętrznym Załóż konto za darmo próbując teraz t. coeJjrD5hBN0 Czas temu 16 Godzin przez Buffer Zobacz na ramce Starszego Brokera Andrzeja Pawielskiego, kiedy otwarte są tego targi, aby dowiedzieć się analizy rynku LIVE: t. cov5u092OKU3 Czas temu 21 Godzin przez Buffer Copyright xA9 2017 xB7 Daniels Trading. Wszelkie prawa zastrzeżone. Ten materiał jest przekazywany jako próśba o zawarcie transakcji na instrumentach pochodnych. Ten materiał został przygotowany przez pośrednika handlowego Daniels Trading, który dostarcza komentarza rynkowego do badań i zaleceń handlowych w ramach jego pozyskiwania na konta i pozyskiwania transakcji, jednak Daniels Trading nie prowadzi działu badań zgodnie z zasadą CFTC 1.71. Daniels Trading, jej główni, brokerzy i pracownicy mogą prowadzić handel instrumentami pochodnymi na własny rachunek lub na rachunkach innych. Ze względu na różne czynniki (takie jak tolerancja na ryzyko, wymogi dotyczące marży, cele handlowe, strategie krótkoterminowe i długoterminowe, analiza techniczna a fundamentalna analiza rynku oraz inne czynniki) takie zawirowania mogą skutkować wszczęciem lub likwidacją odmiennych pozycji lub wbrew opiniom i zaleceniom w niej zawartym. Dotychczasowe wyniki niekoniecznie oznaczają przyszłe wyniki. Ryzyko utraty handlowej kontraktów futures lub opcji towarowych może być znaczne, a zatem inwestorzy powinni zrozumieć ryzyko związane z pozyskaniem dźwigni finansowej i muszą ponosić odpowiedzialność za ryzyko związane z tymi inwestycjami i za ich wyniki. Należy dokładnie rozważyć, czy taki handel jest odpowiedni dla Ciebie w świetle okoliczności i zasobów finansowych. Powinieneś przeczytać stronę internetową z informacjami o ryzyku dostępną pod adresem DanielsTrading u dołu strony głównej. Firma Daniels Trading nie jest powiązana, ani nie popiera systemu handlu, biuletynu lub innej podobnej usługi. Firma Daniels Trading nie gwarantuje ani nie weryfikuje żadnych roszczeń dotyczących skuteczności tych systemów lub usług. Używam stata12, a mam dane szeregowe, muszę skonstruować zmienną, która będzie średnią zmiennej x w okresie od t-12 do t-2 i taka sama dla odchylenia standardowego. Czy można skonstruować odchylenie standardowe toczne, które przyjmuje wartość 1 na 1 zmienną, drugą zmienną 2. i 11 na zmienną 11, a następnie zaczyna się od 1. lub byłoby świetnie Jeśli istnieje jakiś sposób na konstrukcję zmienna, która stanowi skumulowany zwrot w ciągu ostatnich 11 miesięcy, podobnie jak ta Ostatnia edycja autorstwa Thomas Maurer 26 maja 2017, 04:49. 26 maja 2017, 06:43 Jeśli twoje obserwacje i zmienne są nazwane w sposób spójny, przypuszczalnie można po prostu pętlić wymagane zestawy wartości przy użyciu licznika i pętli, więc możesz zdefiniować i jako lokalny makro wynoszący 1, a następnie zwiększyć z każdą pętlą, używając go jako identyfikatora dla żądanej zmiennej i obserwacji, więc jeśli masz zmienną1 i obserwację1. należy zdefiniować zmienne i obserwacje. Moje zrozumienie polega na tym, że chcesz przyjmować wartości w tabeli w ukośny sposób, więc z każdym obliczaniem przesuwasz jedną kolumnę w lewo i jeden wiersz w dół. Alternatywnie byłoby możliwe utworzenie danych panelowych, a następnie użycie sugerowanych procedur przenoszenia średniej w danych panelowych Pozdrowienia, Konrad Wersja: StataIC 13.1 26 maja 2017, 10:48 Oto jeden ze sposobów utworzenia skumulowanego zysku: 27 maja 2017 r. 12:21 Dzięki chłopaki za komentarze, ale ponieważ jestem całkiem nowy w stata mam ciężki czas zrozumienia składni podczas pisania pętli, czego potrzebuję to pętla, która obliczy skumulowane powrót każdego zapasu, w dowolnym momencie przez 12 miesięcy , a najlepiej innej pętli, która obliczy odchylenie standardowe każdego skumulowanego zysku w ciągu 12 miesięcy. Wyobraź sobie, że zwrot jest już podawany jako zmienna. Problem z tym, że ręcznie w stat powinny być oczywiste muszę wygenerować I odgadnąć 12 nowych zmiennych każdy zaczynając od 1 miesiąca część obliczyć cum zwraca, a następnie samego vor stdev i dopasować to później. Byłoby całkiem miłe, gdyby ktoś mógł spróbować i podać mi kod. 28 maja 2017, 02:16 Próbowałem tego kodu, ale gromadzi się tylko w stałych odstępach 12 miesięcy, dzięki czemu tworzy tylko akumulacyjne zwroty od stycznia do grudnia, ale nie od lutego do stycznia i tak dalej. Dalej tworzy nową zmienną cumulę, która jest ciągiem stałego 12 skumulowanych okien zwrotnych, zawsze zaczynając od stycznia, ale tego nie potrzebuję. Potrzebuję pętli, która nie będzie tworzyć serii, ale raczej ostatniego 11. zbiorczego zwrotu i obliczyć wariancję tej skumulowanej sekwencji zwrotu, więc dostałem za co 11 lub 12-tą obserwację powrotu obok niej zmienną wraz ze skumulowanym powrocie i zmienna z wariancją tej skumulowanej serii powrotów. Myślę, że stata nie powinno rzeczywiście generować nowej zmiennej, ale wykonywać obliczenia w pętli i tworzyć tylko dwie zmienne z wynikiem łącznego zwrotu z t-11 do t-1 i odchylenia skumulowanej sekwencji zwrotu. I kodeks niestety tworzy Id na podstawie czasu, więc jeśli moja seria zaczyna się w czerwcu, skumulowany zwrot będzie obliczany dopiero do grudnia, ale nie przez 12 miesięcy, niezależnie od miesiąca początkowego. Ostatnio edytowane przez Thomas Maurer 28 maja 2017, 02:20. Drodzy użytkownicy Stata Mając problemy z poleceniem collapse. Od czasu pracy z dynamicznym modelem (GMM) muszę upaść wszystkie moje dane na średnie 5 lat i sd. Chodzi o to, że stworzyłem nową zmienną: gen period. zastąpić period80 jeśli yeargt1980 amp yearlt1985 replace period85 if yeargt1985 amp yearlt1990 replace period90 if yeargt1990 amp yearlt1995 replace period95 if yeargt1995 amp yearlt2000 replace period100 if yeargt2000 amp yearlt2005 replace period105 if yeargt2005 amp yearlt2017 Potem, gdy wszystko zawiodę (okres krajowy) wynik jest nie tak . Chciałbym zawalić je wagami (nr lub id), każdą obserwację według roku. Naprawdę doceniam wszelkie porady. Zaciągane z odchyleniem standardowym W I były toczenia, walcowanie na rzece. Hasan zapytał, w jaki sposób mógłby skontrolować tylko te wartości, które obliczono przy użyciu co najmniej 3 obserwacji8221 po obliczeniu odchylenia standardowego odchylenia 4 cyklu zestawu obserwacji. Jednym z rozwiązań jest oznaczenie okresów, w których brakujące obserwacje wewnątrz okna (w tym przypadku 4) są większe niż 1, a następnie wymień obliczone odchylenia standardowe w tych okresach na brakujące. Należy zwrócić uwagę na dwie kwestie: (1) walcowanie wymaga, aby dane zostały zadeklarowane jako zestaw danych w czasie szeregowym (zobacz pomoc tsset). Dopuszcza się operatorów serii czasowych, np. L. za opóźnienia. (2) Opcja keep () podczas walcowania pozwala zachować zmienną datę, która może służyć jako identyfikator podczas łączenia plików Poniżej przedstawiono ilustrację (zakładając analizę nieinteresywną): w pierwszym bloku utworzyliśmy sztuczny zestaw danych 20 równomiernie rozłożonych liczb całkowitych w przedziale od 1 do 100, zastąpiło pewne obserwacje na brakujące, i powiedziało Stacie, że mamy do czynienia z zestawem danych z serii czasowych. W drugim bloku obliczyliśmy odchylenie standardowe 4 odchylenia okna. Używając opcji saving (), a nie clear. nie zastąpiliśmy bieżących danych w pamięci i zapisaliśmy wynik zestawu danych z kolejnego polecenia w pliku f2.dta. Połączyliśmy je z naszymi bieżącymi danymi. W ostatnim bloku wygenerowaliśmy zmienny znacznik, który zwraca wartość 1, jeśli brakuje brakujące wyrażenie (l3.v2) (l2.v2) brakujące (l1.v2) brakujące (v2) 1, tj. Jeśli liczba brakujących obserwacji w Okno 4 okresu jest większe niż 1. W przeciwnym razie znacznik to 0. Wreszcie, w ostatniej linii utworzyliśmy nową zmienną sd, której brak jest, jeśli liczba obserwacji używanych w każdym oknie jest mniejsza niż 3. Właśnie dowiedziałem się o - walcząc dziś. Dzięki przyjacielowi, który zapytał o średnie ruchome i standardowe odchylenia wczoraj. Problem polegał na tym, jak wygenerować nową zmienną, która zawiera przeciętne i standardowe odchylenie poprzedniego okresu 10. Na przykład wygenerowane dane za rok 1961 byłyby średnią i odchyleniem standardowym w okresie od 1951 do 1960. Wiedziałem, że - ssmooth może być użyty do przenoszenia średnich, ale nie miałem świadomości podobnego polecenia dla standardowych odchyleń, wykonał następujące ćwiczenie dla poruszającego się odchylenia standardowego wczoraj: Utwórz hipotetyczne dane jasny zestaw obs 50 gen roku 1951, jeśli n1 zastąpi rok yearn-1 1 jeśli n1 ustawia nasiona 528 dane gen 1 runiform () ustaw nasiona 285 dane gen2 runiform () Oblicz ruchomy standard odchylenie sortowanie rok foreach d danych z danymi var gen sd d. lokalny N N local i 1 local j 10 forvalues ​​k11 N kwot d w i8217 j qui wymień sd d8217 r (sd), jeśli n k lokalny i i8217 1 local j j8217 1 Powinienem być googled pierwszy. Gdybym miał, powinienem był odpowiedzieć Nick Cox8217 na Statalistę po 8220całkowicie odchylenie standardowe ruchu8221 przez Ravi Yatawara, gdzie zaproponował - rolling-. Przekształcając dane w format panelu i stosując - setset-, mogę teraz używać - rolling-. Utwórz te same hipotetyczne dane jak wyżej Organizuj dane i zastosuj xtset przekształcaj długie dane, i (rok) j (grupa 1 2) rok grupy xtset Oblicz odchylenie standardowe ruchu sdr (sd), okno (10) keep (group) clear: dane sumy gen year end 1 keep group year sd Możliwe jest także generowanie więcej niż jednej statystyki. Na przykład, jeśli chcę również obliczyć średnią ruchomej, mogę napisać: rolling sdr (sd) meanr (mean), window (10) keep (group) clear: dane sumy Zobacz - help rolling - aby uzyskać więcej opcji. Najważniejszą zaletą - rollingu (poza moim prostotą) jest to, że nie musisz martwić się porządkiem Twoich danych, ponieważ - to się zmieniło - lub - rozsądek - już to przejął. Zauważ, że używając - in-in mój niepotrzebny kod, muszę upewnić się, że dane są sortowane według roku, w przeciwnym razie otrzymam standardowe odchylenia dla niewłaściwych okresów czasu. Lekcja: Google najpierw 8221Proud Mary8221 nie 8220Rolling8221 jak kiedyś myślałam Tina Turner. Wolna jazda Uber