Moving average jmp

Przykładowy kod na karcie Pełny kod ilustruje sposób obliczania średniej ruchomej zmiennej przez cały zestaw danych, w ciągu ostatnich obserwacji N w zbiorze danych lub w ciągu ostatnich N obserwacji w obrębie grupy BY. Te przykładowe pliki i przykłady kodu są dostarczane przez SAS Institute Inc., bez jakiejkolwiek gwarancji wyraźnej lub dorozumianej, w tym między innymi domniemanych gwarancji przydatności handlowej i przydatności do określonego celu. Odbiorcy potwierdzają i zgadzają się, że SAS Institute nie ponosi odpowiedzialności za jakiekolwiek szkody wyrządzone w wyniku korzystania z tego materiału Ponadto Instytut SAS nie będzie popierać żadnych materiałów zawartych w niniejszym dokumencie. Te przykładowe pliki i przykłady kodu są dostarczane przez SAS Institute Inc, bez jakichkolwiek gwarancji, wyraźnie lub domniemanych, w tym między innymi domniemane gwarancje handlowe i przydatności do określonego celu. Odbiorcy uznają i zgadzają się, że Instytut SAS nie ponosi odpowiedzialności e za jakiekolwiek szkody wyrządzone w wyniku korzystania z tego materiału Ponadto Instytut SAS nie udzieli poparcia materiałom zawartym w niniejszej średniej ruchomej zmiennej przez cały zestaw danych w ciągu ostatnich N uwag w zbiorze danych lub w ciągu ostatnich N obserwacji w obrębie grupy BY. Karta wyskakująca Zapewnienie wiarygodności pozwala ustalić poziom zaufania dla prognozowanych przedziałów ufności Okna dialogowe dla modeli wygładzania sezonowego obejmują okres Okres w sezonie dla określania liczby okresów w danym sezonie Lista rozwijana Ograniczenia pozwala określić, jaki typ ograniczenia ma być wymuszony przy wyważaniu wagi podczas dopasowywania Ograniczenia są. pochodzi z dialogiem, aby umożliwić określenie ograniczeń dla indywidualnych ciężarek wygładzających Każda masa wygładzająca może być ograniczona lub nierozstrzygnięta jako określona przez ustawienie menu kontekstowego obok nazwy wagi Przy wprowadzaniu wartości dla stałych lub ograniczonych ciężarów wartości mogą być dodatnie lub ujemne a liczba rzeczywista. Wykaz pokazany tutaj ma wagę poziomu ustaloną na wartość 0 3 i masę tendencji ograniczoną przez 0 1 i 0 8 W tym przypadku wartość ciężaru Trend może poruszać się w przedziale od 0 do 1 0 8, podczas gdy waga wagi jest utrzymywana na poziomie 0 3 Zauważ, że możesz wyznaczyć wszystkie wagi wygładzania z wyprzedzeniem, używając tych niestandardowych ograniczeń W tym przypadku żadna z wag nie została oszacowana z danych, chociaż prognozy i resztki byłyby obliczane Gdy po kliknięciu przycisku Oszacuj wyniki dopasowania pojawiają się w oknie dialogowym. Model prostego wyrównywania wykładniczego jest równy wygładzaniu, L tyt 1 L t -1 jest określony jako pojedyncza masa wygładzania Ten model jest równoważny procesowi ARIMA 0, 1, 1 model where. I może zaoferować kilka strategii here. I myślę, że oba są bardziej wydajne, że operatora Summation jesteś obecnie używam mogę powiedzieć, że są one najbardziej skuteczne możliwe.1.Użyj funkcji Sum na matematyki. To wykorzystuje spee d operacji macierzy Indeks dolny kolumny Current w tej formule jest macierzą liczb wierszy od początku średniej ruchomej okna do bieżącego numeru wiersza Mój indeksowanie kolumny w ten sposób JMP zwraca macierz i funkcja Sum jest stosunkowo sprawniej nad matrycą. Jednak jeszcze szybszy sposób to obliczyć tę średnią ruchoma w dwóch kolumnach Pierwsza kolumna po prostu utrzymuje ruchomą sumę, dodając wartość bieżącą w jednym rzędzie do wartości sumy walcowania w poprzednim rzędzie, a następnie odejmując wartość Prądu z rzędu na początku okna. Oto formuła przesuwania sumy. Wtedy łatwo jest mieć kolumnę, która dzieli Moving Sum przez Moving Avg Window. I m przyłączając tabelę danych, która pokazuje zarówno te metody W tabeli danych Moving Avg Window jest zmienną tabeli danych. Aby zobaczyć skuteczność drugiej metody w tej tabeli danych, możesz najpierw wyeliminować ocenę kolumny Moving Avg x. Mogę zaoferować cou ple strategii tutaj. Ja myślę, że oba są bardziej wydajne, że operator Summation jesteś obecnie używając mogę powiedzieć, że są one najbardziej skuteczne możliwe.1.Użyj funkcji Sum na matrycy. To wykorzystuje prędkość operacji matrycy Indeks dolny kolumny Current w tej formule jest macierzą liczb wierszy od początku średniej ruchomej okna do bieżącego numeru wiersza Mój indeksowanie kolumny w ten sposób JMP zwraca macierz, a funkcja Sum jest stosunkowo skuteczna względem macierzy. Jeszcze szybszym sposobem jest obliczenie tej średniej ruchomej w dwóch kolumnach Pierwsza kolumna po prostu utrzymuje ruchomą sumę, dodając wartość bieżącą w jednym rzędzie do wartości sumy walcowania w poprzednim rzędzie, a następnie odejmując wartość Prądu od wiersz na początku okna. Oto formuła przesuwania sumy. Łatwo jest mieć kolumnę, która dzieli Moving Sum przez Moving Avg Window. I m przyłączając tabelę danych, która pokazuje, że oba te hods W tabeli danych Moving Avg Window jest zmienną tabeli danych. Aby zobaczyć skuteczność drugiej metody w tej tabeli danych, warto najpierw wyeliminować ocenę kolumny Moving Avg x.