Wie Man Einen Gleitenden Durchschnitt In Spss

Willkommen am Institut für Digitale Forschung und Bildung 65279Die Verwendung des hsb2-Datensatzes und die Erstellung neuer Variablen erfolgt mit Hilfe einiger dieser Funktionen. Wir werden anfangen, aus diesem Datensatz einige der Variablen zu löschen, die wir nicht verwenden werden. Nach dem Erstellen neuer Variablen verwenden wir den Listenbefehl, um die ersten Fälle der ursprünglichen und der neuen Variablen anzuzeigen. Wir beginnen mit der Funktion für kumulative Summe. Die Diff-Funktion kann verwendet werden, um eine Variable mit der Differenz zwischen den Werten der ursprünglichen Variablen zu erstellen. Der Grad der Differenz muss angegeben werden. In diesem Beispiel werden wir zwei neue Variablen erstellen. Die erste wird einmal differenziert und die zweite, v3. Wird zweimal differenziert. Die Verzögerungsfunktion kann verwendet werden, um Variablen mit Verzögerungen unterschiedlicher Länge zu erzeugen. Der Verzögerungsgrad muss angegeben werden. Wenn mehrere Variablen mit einem Bereich von verzögerten Werten gewünscht werden, können die Endpunkte der Verzögerungen spezifiziert werden. Im ersten Beispiel enthält v4 die dreifach verzögerten Werte von socst. Im zweiten Beispiel werden drei neue Variablen erstellt. Die erste, v5. Enthält die einmal verzögerten Werte von socst v6 enthält die zweimal hintereinander liegenden Werte von socst v7 ist die gleiche wie v4. Die Lead-Funktion funktioniert genau wie die Lag-Funktion. In diesem Beispiel verwenden wir einen Lead von 2. Der create-Befehl kann mit dem Befehl split file kombiniert werden, so dass die Funktionen in Gruppen von Fällen funktionieren. Im folgenden Beispiel wird die Verzögerungsfunktion verwendet. Wie erwartet, fehlt der erste Fall innerhalb jeder Ebene des variablen Rennens. Wenn der create-Befehl eine neue Variable erzeugt, kennzeichnet er diese Variable. Dies ist sehr nützlich, wenn Sie viele neue Variablen erstellen. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Bestätigung für eine bestimmte Website, Buch oder Software-Produkt von der University of California ausgelegt werden. SPSS On-line Training Workshop Zeitreihe Verfahren bietet die Werkzeuge für die Schaffung von Modellen, die Anwendung eines bestehenden Modells Zur Zeitreihenanalyse, saisonale Zersetzung und Spektralanalyse von Zeitreihendaten sowie Werkzeuge zur Berechnung von Autokorrelationen und Kreuzkorrelationen. Die folgenden beiden Videoclips zeigen, wie man ein exponentielles Glättungs-Zeitreihenmodell erstellt und wie man ein vorhandenes Zeitreihenmodell zur Analyse von Zeitreihendaten anwendet. MOVIE: Exponentielles Glättungsmodell MOVIE: ARIMA Model amp Expert Modeler-Tool In diesem Online-Workshop finden Sie viele Videoclips. Jeder Filmclip wird einige spezifische Verwendung von SPSS demonstrieren. Erstellen Sie TS-Modelle. In SPSS stehen verschiedene Methoden zur Erstellung von Zeitreihenmodellen zur Verfügung. Es gibt Verfahren für exponentielle Glättung, univariate und multivariate autoregressive integrierte Moving-Average (ARIMA) Modelle. Diese Verfahren erzeugen Prognosen. Glättungsmethoden in der Prognose - Gleitende Mittelwerte, gewichtete gleitende Mittelwerte und exponentielle Glättungsmethoden werden oft in der Prognose verwendet. Das Hauptziel jeder dieser Methoden ist es, die zufälligen Schwankungen in der Zeitreihe zu glätten. Diese sind wirksam, wenn die Zeitreihe nicht signifikante Trend-, zyklische oder saisonale Effekte aufweist. Das heißt, die Zeitreihen sind stabil. Smoothing-Methoden sind in der Regel gut für kurzfristige Prognosen. Moving Averages: Moving Averages verwendet den Durchschnitt der letzten k Datenwerte in der Zeitreihe. Per Definition, MA S (die neuesten k Werte) k. Der Mittelwert MA ändert sich, wenn neue Beobachtungen verfügbar sind. Gewichteter gleitender Durchschnitt: Bei der MA-Methode erhält jeder Datenpunkt das gleiche Gewicht. Im gewichteten gleitenden Durchschnitt verwenden wir unterschiedliche Gewichte für jeden Datenpunkt. Beim Auswählen der Gewichte berechnen wir den gewichteten Durchschnitt der letzten k Datenwerte. In vielen Fällen erhält der jüngste Datenpunkt das meiste Gewicht und das Gewicht verringert sich für ältere Datenpunkte. Die Summe der Gewichte ist gleich 1. Eine Möglichkeit, Gewichte auszuwählen, besteht darin, Gewichte zu verwenden, die das Kriterium des mittleren quadratischen Fehlers (MSE) minimieren. Exponentielle Glättungsmethode. Dies ist eine spezielle gewichtete Durchschnittsmethode. Diese Methode wählt das Gewicht für die jüngsten Beobachtungen und Gewichte für ältere Beobachtungen werden automatisch berechnet. Diese anderen Gewichte nehmen ab, wenn die Beobachtungen älter werden. Das grundlegende exponentielle Glättungsmodell ist, wo F t 1 für die Periode t 1, t die Beobachtung zur Periode t prognostiziert. F t Prognose für Periode t. Und einen Glättungsparameter (oder eine Konstante) (0 lt a lt1). Für eine Zeitreihe setzen wir F 1 1 für Periode 1 und nachfolgende Prognosen für Perioden 2, 3 können durch die Formel für F t 1 berechnet werden. Mit diesem Ansatz kann man zeigen, dass die exponentielle Glättungsmethode ein gewichteter Durchschnitt aller bisherigen Datenpunkte in der Zeitreihe ist. Sobald bekannt ist, müssen wir t und F t kennen, um die Prognose für den Zeitraum t 1 zu berechnen. Im Allgemeinen wählen wir ein a, das die MSE minimiert. Einfach: geeignet für Serien, in denen es keine Trend-oder Saisonalität. Moving Average (q) - Komponente: Gleitende durchschnittliche Aufträge geben an, wie Abweichungen von den Serienwerten für vorherige Werte verwendet werden, um aktuelle Werte vorherzusagen. Expert Time Series Modeler ermittelt automatisch die optimale Anpassung an die Zeitreihendaten. Standardmäßig berücksichtigt der Expert Modeler sowohl exponentielle Glättungs - als auch ARIMA-Modelle. Der Benutzer kann nur ARIMA - oder Smoothing-Modelle auswählen und die automatische Erkennung von Ausreißern festlegen. Der folgende Movieclip veranschaulicht, wie ein ARIMA-Modell mit der ARIMA-Methode und dem Expert Modeler von SPSS bereitgestellt wird. Der für diese Demonstration verwendete Datensatz ist der AirlinePassenger-Datensatz. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite Datensatz. Die Fluggastdaten werden als Serie G im Buch Zeitreihenanalyse: Prognose und Kontrolle von Box und Jenkins (1976) angegeben. Die variable Zahl ist der monatliche Passagier in Tausenden. Unter der Protokolltransformation wurden die Daten in der Literatur analysiert. Wenden Sie Zeitreihenmodelle an. Dieses Verfahren lädt ein bestehendes Zeitreihenmodell aus einer externen Datei und das Modell wird auf das aktive SPSS-Dataset angewendet. Dies kann verwendet werden, um Prognosen für Serien zu erhalten, für die neue oder überarbeitete Daten verfügbar sind, ohne ein neues Modell zu bauen. Das Hauptdialogfeld ähnelt dem Hauptfenster von Modellen. Spektralanalyse. Dieses Verfahren kann verwendet werden, um periodisches Verhalten in Zeitreihen zu zeigen. Sequenzdiagramme. Dieses Verfahren wird verwendet, um die Fälle nacheinander abzufragen. Um dieses Verfahren ausführen zu können, benötigen Sie eine Zeitreihendaten oder einen Datensatz, der in einer sinnvollen Reihenfolge sortiert ist. Autokorrelationen. Dieses Verfahren zeigt die Autokorrelationsfunktion und die partielle Autokorrelationsfunktion einer oder mehrerer Zeitreihen. Kreuzkorrelationen. Dieses Verfahren stellt die Kreuzkorrelationsfunktion von zwei oder mehr Zeitreihen für positive, negative und Null-Verzögerungen dar. Weitere Informationen finden Sie im SPSS-Hilfemenü für das angewandte Zeitreihenmodell, Spektralanalyse, Sequenzdiagramme, Autokorrelationen und Kreuzkorrelationsverfahren. Seine Online-SPSS Training Workshop wird von Dr. Carl Lee, Dr. Felix Famoye entwickelt. Studentische Hilfskräfte Barbara Shelden und Albert Brown. Abteilung für Mathematik, Central Michigan University. Alle Rechte vorbehalten. Wie Berechnung eines gleitenden Durchschnitt innerhalb einer Variablen in SPSSPASW Statistik Ich verwende SPSS für Windows. Ich möchte einen gleitenden Durchschnitt mit einer Spanne von 3 für eine gegebene Variable berechnen. Ich möchte zum Beispiel eine neue Variable erstellen, die den Durchschnitt des ersten, zweiten und dritten Falles für eine gegebene Variable enthält. Ich würde dann wie der nächste Fall der neuen Variable enthalten den Durchschnitt des zweiten, dritten und vierten Fall für die gegebene Variable, und so weiter. Wie kann ich dies tun? Die folgenden Befehle sollten Sie unterstützen. DATA LIST dient zur Erstellung von Beispieldaten. Die Variablen, Tag und Score werden erstellt. Wir verwenden dann die PMA-Funktion innerhalb des CREATE-Befehls, um den gleitenden Durchschnitt der Variablen zu berechnen. Wir setzen die Spanne des gleitenden Mittels auf 3. Beachten Sie, dass in der resultierenden Variablen mavg die ersten n Fälle (basierend auf dem Spanwert) systembedingt fehlen. In diesem Beispiel entspricht der vierte Fall der neuen Variablen mavg dem Durchschnitt der Fälle 1, 2 und 3 der Variablen, und der fünfte Fall der Variable mavg entspricht dem Durchschnitt der Fälle 2,3, Und 4, und so weiter. Weitere Informationen zu solchen gleitenden Durchschnittsberechnungen finden Sie im Kapitel CREATE, im Einzelnen im Abschnitt PMA-Funktion im SPSS-Syntax-Referenzhandbuch. DATENLISTE Tag 1-2 Punkte 4-5. BEGIN DATEN 1 98 2 34 3 45 4 67 5 23 6 25 7 89 8 23 9 25 10 23 11 45 12 23 13 34 14 67 15 78 16 45 17 89 18 34 19 45 20 23 ENDDATEN. EXE. CREATE mavg PMA (Ergebnis, 3). EXE Historische Nummer