Média Móvel Centrada Spss

Eu estou tentando calcular médias móveis que medem 30 dias (média móvel anterior) usando SPSS 20 para aproximadamente 1200 tickers de ações. Gostaria de usar um loop como: Calcular 30 dias de média móvel para um ticker dizer AAAA ou 0001 e salvá-lo como MA30AAAA ou MA300001. Pegue outro ticker dizer AAAB ou 0002 e fazer como acima. Continua até que todos os tickers sejam capturados e MA calculado, salvo em novas colunas. Você acha que eu posso desenvolver uma sintaxe SPSS para isso. Se eu tentar o seguinte, recebo avisos de erro. Por favor, você pode me ajudar a obter uma sintaxe razoavelmente bem estruturada para fazer o meu trabalho. Perguntou Nov 18 12 at 16:04 Havia uma pergunta muito semelhante hoje no LinkedIn (veja aqui ou abaixo para a resposta). - Assumindo cada data está presente exatamente uma vez em seus dados, a sintaxe abaixo irá calcular movendo totais anuais e médias em cada data as datas anteriores 29. - Se menos de 29 dias precederam alguma data, estas novas variáveis ​​não serão calculadas para esta data. (IMHO, isto seria informação enganosa.) - As 2 novas variáveis ​​aparecerão em uma coluna cada, mas com algumas linhas extra você pode colocar cada valor em sua própria coluna, se desejado. Nov 26, 2009 Metode Suavização merupakan salah satu jenis teknik Yang digunakan dalam analisis séries temporais (runtun waktu) uniken perangalan jangka pendek. Dalam melakukan suavização (penghalusan) terhadap dados, nilai massa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk série de tempo. Nilai yang nao kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metode suavização yaitu Simples Moving Average dan Suavização exponencial. Pada halaman ini, saya hanya akan membhas tentang Média Móvel Simples. Simples Tempo Mínimo Dados série de tempo seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Untuk menghilangkan efek yang tidak diinginkan dari ketidak-teraturan ini, metode simples mover média mengambil beberapa nilai yang sedang diamati, memberikan rataan, dan menggunakannya untuk memprediksi nilai untuk periode waktu yang akan datang. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metode média móvel akan lebih baik. Meningkatkan jumlah observasi akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada dados. Mudando a média de um membro do grupo de membros de um membro de um grupo de membros de um grupo de membros de um grupo de membros de um grupo de membros de um grupo de membros de um grupo de membros de um grupo de membros de um grupo de pessoas. Aplikasi Metode Moving Average software de dengan IBM SPSS 23 dapat dilihat pada contoh berikut in: Berikut kita memiliki data kunjungan ke Bali de Januari 2008 hingga Juni 2015 dalam format excel, dados de diário dari site Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama adalah memasukkan data ke Dalam folha de cálculo SPSS 23 sebagai berikut: Dados View. (Bagi yang belum jelas tentang cara dados importantes dari excel ke SPSS 23 lihat di passo bahasan ini gtgtgt) 2. Kemudian pada menubar SPSS 23 pilih Transform 8211 Criar série de tempo Seperti Gambar: 3. Setelah itu akan muncul kotak diálogo, pilih Visite dan Klik panah sehingga variabel visita berpindah ke kolom variabel 8211 Nova Variabel di sebelah kanan. 4. Setelah itu pilih pada kotak função pilih Média Móvel Centrada, atau bisa juga Prior Moving Average. 5. Kemudian isikan extensão dengan 3, dan klik mudança. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami proses 3 kali suavização yang biasa kita kenal juga dengan Média Móvel Ponderada. Adapun proses 1 dan 2 kali suavização kita sebut Single Moving Average dan média móvel. Jangan lupa untuk klik mudar ágar variabel visita1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Saída yang didapat dari metode Média Mínima Centrada 8211 Média Móvel Ponderada média de movimentação média ponderada - média ponderada de movimento Média. Demikian juga jika kita memilih antes da média móvel, keduanya merupakan metode simples mover média dengan span 3, maka hasil peramalannya akan sama. (Aaa) Aplikasi Metode Exponencial Suavização dengan SPSS akan dibahas pada halaman selanjutnya gtgtgt Publicado por ariyoso Teori amp Konsep Estatísticas Konsep Variabel Kualitatif Dan Kuantitatif Dados estatísticos Deskriptif Konsep Parametrik dan Não Parametrik Estatísticas Inferensia Penyusunan Hipotesis Teknik Pengukuran Estatísticas Teknik Amostragem Sebaran Probabilitas Diskret Sebaran Normal Sebaran Binomial Sebaran Poisson Dados de Transformasi Dados de Korelasi Bivariato Dados de Kualitatif dengan Tabulasi Silang nova implementação do IBM SPSS Ver.23Spreadsheet de ajuste sazonal e Suavização exponencial É fácil realizar o ajuste sazonal e ajustar os modelos de suavização exponencial usando o Excel. As imagens e gráficos de tela a seguir são extraídos de uma planilha que foi configurada para ilustrar o ajuste sazonal multiplicativo e a suavização exponencial linear nos seguintes dados de vendas trimestrais do Outboard Marine: Para obter uma cópia do próprio arquivo de planilha, clique aqui. A versão de suavização exponencial linear que será usada aqui para fins de demonstração é a versão de Brown8217s, simplesmente porque ela pode ser implementada com uma única coluna de fórmulas e há apenas uma constante de suavização para otimizar. Normalmente é melhor usar a versão Holt8217s que tem constantes de suavização separadas para nível e tendência. O processo de previsão prossegue da seguinte forma: (i) primeiro os dados são ajustados sazonalmente (ii) então as previsões são geradas para os dados ajustados sazonalmente através de suavização exponencial linear e (iii) finalmente as previsões sazonalmente ajustadas são quasi mensuradas para obter previsões para a série original . O processo de ajuste sazonal é realizado nas colunas D a G. O primeiro passo no ajuste sazonal é calcular uma média móvel centrada (realizada aqui na coluna D). Isto pode ser feito tomando a média de duas médias anuais que são compensadas por um período em relação um ao outro. (Uma combinação de duas médias de compensação ao invés de uma única média é necessária para fins de centralização quando o número de estações é par.) O próximo passo é calcular a relação com a média móvel - i. e. Os dados originais divididos pela média móvel em cada período - o que é realizado aqui na coluna E. (Isso também é chamado de componente quottrend-cyclequot do padrão, na medida em que os efeitos da tendência e do ciclo de negócios podem ser considerados como sendo tudo isso Permanece após a média de dados de um ano inteiro. Naturalmente, as mudanças mês a mês que não são devido à sazonalidade poderia ser determinada por muitos outros fatores, mas a média de 12 meses suaviza sobre eles em grande medida.) O índice sazonal estimado para cada estação é calculado pela primeira média de todas as razões para essa estação particular, que é feita nas células G3-G6 usando uma fórmula AVERAGEIF. As razões médias são então redimensionadas de modo que somam exatamente 100 vezes o número de períodos em uma estação, ou 400, neste caso, o que é feito nas células H3-H6. Abaixo na coluna F, as fórmulas VLOOKUP são usadas para inserir o valor do índice sazonal apropriado em cada linha da tabela de dados, de acordo com o trimestre do ano que ele representa. A média móvel centrada e os dados ajustados sazonalmente acabam parecidos com isto: Note que a média móvel normalmente se parece com uma versão mais lisa da série ajustada sazonalmente, e é mais curta em ambas as extremidades. Outra planilha no mesmo arquivo do Excel mostra a aplicação do modelo de suavização exponencial linear aos dados dessazonalizados, começando na coluna G. Um valor para a constante de alisamento (alfa) é inserido acima da coluna de previsão (aqui, na célula H9) e Por conveniência é atribuído o nome do intervalo quotAlpha. quot (O nome é atribuído usando o comando quotInsert / Name / Createquot). O modelo LES é inicializado definindo as duas primeiras previsões iguais ao primeiro valor real da série ajustada sazonalmente. A fórmula usada aqui para a previsão de LES é a forma recursiva de equação única do modelo Brown8217s: Esta fórmula é inserida na célula correspondente ao terceiro período (aqui, célula H15) e copiada para baixo a partir daí. Observe que a previsão do LES para o período atual se refere às duas observações precedentes e aos dois erros de previsão anteriores, bem como ao valor de alfa. Assim, a fórmula de previsão na linha 15 refere-se apenas a dados que estavam disponíveis na linha 14 e anteriores. (É claro que, se desejássemos usar a suavização linear simples em vez de linear, poderíamos substituir a fórmula SES aqui. Também poderíamos usar Holt8217s ao invés do modelo LES de Brown8217s, o que exigiria mais duas colunas de fórmulas para calcular o nível ea tendência Que são usados ​​na previsão.) Os erros são computados na coluna seguinte (aqui, coluna J) subtraindo as previsões dos valores reais. O erro médio quadrático é calculado como a raiz quadrada da variância dos erros mais o quadrado da média. (Isto decorre da identidade matemática: VARIANCE MSE (erros) (AVERAGE (erros)) 2.) No cálculo da média e variância dos erros nesta fórmula, os dois primeiros períodos são excluídos porque o modelo não começa a prever até O terceiro período (linha 15 na planilha). O valor ótimo de alfa pode ser encontrado alterando manualmente alfa até que o RMSE mínimo seja encontrado, ou então você pode usar o quotSolverquot para executar uma minimização exata. O valor de alpha que o Solver encontrado é mostrado aqui (alpha0.471). Geralmente é uma boa idéia traçar os erros do modelo (em unidades transformadas) e também calcular e traçar suas autocorrelações em defasagens de até uma estação. Aqui está um gráfico de séries temporais dos erros (ajustados sazonalmente): As autocorrelações de erro são calculadas usando a função CORREL () para calcular as correlações dos erros com elas mesmas retardadas por um ou mais períodos - os detalhes são mostrados no modelo de planilha . Aqui está um gráfico das autocorrelações dos erros nos primeiros cinco lags: As autocorrelações nos intervalos 1 a 3 são muito próximas de zero, mas a espiga no retardo 4 (cujo valor é 0,35) é ligeiramente problemática - sugere que a Processo de ajuste sazonal não foi completamente bem sucedido. No entanto, é apenas marginalmente significativo. 95 para determinar se as autocorrelações são significativamente diferentes de zero são mais ou menos 2 / SQRT (n-k), onde n é o tamanho da amostra e k é o atraso. Aqui n é 38 e k varia de 1 a 5, então a raiz quadrada de - n-menos-k é de cerca de 6 para todos eles e, portanto, os limites para testar a significância estatística de desvios de zero são aproximadamente mais - Ou-menos 2/6, ou 0,33. Se você variar o valor de alfa à mão neste modelo do Excel, você pode observar o efeito sobre as parcelas de tempo de série e de autocorrelação dos erros, bem como sobre o erro raiz-médio-quadrado, que será ilustrado abaixo. Na parte inferior da planilha, a fórmula de previsão é quotbootstrappedquot para o futuro, simplesmente substituindo as previsões de valores reais no ponto onde os dados reais se esgotou - i. e. Onde o futuro começa. (Em outras palavras, em cada célula onde um valor de dados futuro ocorreria, uma referência de célula é inserida que aponta para a previsão feita para esse período.) Todas as outras fórmulas são simplesmente copiadas para baixo de cima: Observe que os erros para previsões de O futuro são todos computados como sendo zero. Isso não significa que os erros reais serão zero, mas sim apenas reflete o fato de que para fins de previsão estamos assumindo que os dados futuros serão iguais às previsões em média. As previsões de LES resultantes para os dados ajustados sazonalmente são as seguintes: Com este valor específico de alfa, que é ideal para as previsões de um período antecipado, a tendência projetada é ligeiramente alta, refletindo a tendência local observada nos últimos 2 anos ou então. Para outros valores de alfa, uma projeção de tendência muito diferente pode ser obtida. Geralmente é uma boa idéia ver o que acontece com a projeção de tendência de longo prazo quando alfa é variado, porque o valor que é melhor para previsão de curto prazo não será necessariamente o melhor valor para prever o futuro mais distante. Por exemplo, aqui está o resultado que é obtido se o valor de alfa é manualmente definido como 0.25: A tendência de longo prazo projetada é agora negativa em vez de positiva Com um menor valor de alfa, o modelo está colocando mais peso em dados mais antigos em A sua estimativa do nível e da tendência actuais e as suas previsões a longo prazo reflectem a tendência descendente observada nos últimos 5 anos, em vez da tendência ascendente mais recente. Este gráfico também ilustra claramente como o modelo com um valor menor de alfa é mais lento para responder a pontos de quoturno nos dados e, portanto, tende a fazer um erro do mesmo sinal para muitos períodos em uma linha. Seus erros de previsão de 1 passo são maiores em média do que aqueles obtidos antes (RMSE de 34,4 em vez de 27,4) e fortemente positivamente autocorrelacionados. A autocorrelação lag-1 de 0,56 excede largamente o valor de 0,33 calculado acima para um desvio estatisticamente significativo de zero. Como alternativa ao aumento do valor de alfa para introduzir mais conservadorismo nas previsões de longo prazo, às vezes é adicionado ao modelo um fator de amortecimento de quottrend para fazer com que a tendência projetada se aplique após alguns períodos. A etapa final na construção do modelo de previsão é a de igualar as previsões de LES, multiplicando-as pelos índices sazonais apropriados. Dessa forma, as previsões reseasonalized na coluna I são simplesmente o produto dos índices sazonais na coluna F e as previsões de LES estacionalmente ajustadas na coluna H. É relativamente fácil calcular intervalos de confiança para as previsões de um passo à frente feitas por este modelo: primeiro Calcular o RMSE (erro quadrático médio, que é apenas a raiz quadrada do MSE) e, em seguida, calcular um intervalo de confiança para a previsão ajustada sazonalmente, adicionando e subtraindo duas vezes o RMSE. (Em geral, um intervalo de confiança de 95 para uma previsão de um período antecipado é aproximadamente igual à previsão de pontos mais ou menos duas vezes o desvio padrão estimado dos erros de previsão, assumindo que a distribuição de erro é aproximadamente normal eo tamanho da amostra É grande o suficiente, digamos, 20 ou mais. Aqui, o RMSE em vez do desvio padrão da amostra dos erros é a melhor estimativa do desvio padrão de futuros erros de previsão porque leva bias, bem como variações aleatórias em conta.) Os limites de confiança Para a previsão ajustada sazonalmente são então reseasonalized. Juntamente com a previsão, multiplicando-os pelos índices sazonais apropriados. Neste caso o RMSE é igual a 27,4 e a previsão ajustada sazonalmente para o primeiro período futuro (Dec-93) é 273,2. O intervalo de confiança ajustado sazonalmente é de 273,2-227,4 218,4 para 273,2227,4 328,0. Multiplicando esses limites por Decembers índice sazonal de 68,61. Obtemos limites de confiança inferior e superior de 149,8 e 225,0 em torno da previsão de ponto Dec-93 de 187,4. Os limites de confiança para as previsões de mais de um período de tempo em geral aumentarão à medida que o horizonte de previsão aumentar, devido à incerteza quanto ao nível e à tendência, bem como aos fatores sazonais, mas é difícil computá-los em geral por métodos analíticos. (A maneira apropriada de calcular limites de confiança para a previsão de LES é usando a teoria ARIMA, mas a incerteza nos índices sazonais é outra questão.) Se você quer um intervalo de confiança realista para uma previsão mais de um período à frente, tomando todas as fontes de A sua melhor aposta é usar métodos empíricos: por exemplo, para obter um intervalo de confiança para uma previsão de duas etapas à frente, você poderia criar outra coluna na planilha para calcular uma previsão de duas etapas para cada período ( Por bootstrapping a previsão one-step-ahead). Em seguida, calcular o RMSE dos erros de previsão em duas etapas e usar isso como a base para um intervalo de confiança de 2 etapas. Previsão de dados de mineração e serviços de previsão Usando mineração de dados, as empresas e organizações podem aumentar a rentabilidade de seus negócios por Descobrindo oportunidades e detectando riscos potenciais. Nossos serviços de consultoria de análise e mineração de dados podem ajudá-lo a extrair informações valiosas de seus dados, utilizando modelos de previsão (análise de regressão e de séries temporais). Podemos analisar seus dados e fornecer relatórios de previsão que atendam às suas necessidades. Modelos de Previsão e Previsão do Ciclo de Vida do Projeto é um componente da mineração de dados. É o processo de estimação em situações desconhecidas e é comumente usado na discussão de dados de séries temporais. Os modelos de regressão podem ser melhor utilizados com dados de séries temporais para detectar tendências e sazonalidades (embora os modelos também sejam úteis para dados de corte transversal). Eles podem ajudar a responder perguntas como: Qual será a nossa venda no próximo trimestre e como estamos confiantes na previsão Os modelos de regressão também são muito bons para interpolar e extrapolar dados em abordagens lineares e não-lineares. Nossos serviços de consultoria do Excel podem fornecer relatórios de previsão testando seus dados através de vários modelos e implementando o melhor modelo que é determinado. Temos uma equipe de analistas de negócios, modeladores estatísticos e profissionais de TI que utilizam ferramentas como Forecast Pro, SPSS, Statistica, Access e Excel para realizar a análise. Nossos modelos de regressão incluem, mas não se limitam a: Regressão linear e não linear Regressão múltipla Suavização exponencial com adição de sazonalidade Suavização exponencial simples com sazonalidade multiplicativa Halt Winters suavização exponencial Halt Winters suavização exponencial simples com aditividade sazonal Halt Winters suavização exponencial simples com sazonalidade multiplicativa Damped exponencial Alisamento Análise de média móvel simples Análise de média móvel centrada ARIMA (Média Movente Integrada Autoregressiva) Aqui estão dois exemplos de gráfico de previsão: Fig 1. Terceiro (3º) Modelo Polinomial de Ordem Referência Regressão Linear A regressão linear é usada para modelar o valor de uma variável de escala dependente Baseado em sua relação linear com um ou mais preditores. Estima os coeficientes da equação linear, envolvendo uma ou mais variáveis ​​independentes que melhor predizem o valor da variável dependente. Por exemplo, você pode tentar prever as vendas anuais totais de um vendedor (a variável dependente) de variáveis ​​independentes, como idade, educação e anos de experiência. Um grupo da indústria automotiva acompanha as vendas de uma variedade de veículos motorizados pessoais. Em um esforço para ser capaz de identificar modelos de overperformance e underperforming, você quer estabelecer uma relação entre vendas de veículo e características de veículo. Podemos usar a regressão linear para identificar modelos que não estão se vendendo bem. É o número de jogos ganhos por uma equipe de basquete em uma temporada relacionada ao número médio de pontos que a equipe marca por jogo. Um gráfico de dispersão indica que essas variáveis ​​estão linearmente relacionadas. O número de jogos ganhos eo número médio de pontos marcados pelo adversário também são linearmente relacionados. Estas variáveis ​​têm uma relação negativa. À medida que o número de jogos ganhos aumenta, o número médio de pontos marcados pelo oponente diminui. Com a regressão linear, você pode modelar a relação dessas variáveis. Um bom modelo pode ser usado para prever quantas equipes de jogos vencerão. A empresa Nambe Mills tem uma linha de produtos de louça de metal que exigem uma etapa de polimento no processo de fabricação. Para ajudar a planejar o cronograma de produção, foram registrados os tempos de polimento de 59 produtos, juntamente com o tipo de produto e os tamanhos relativos desses produtos, medidos em termos de diâmetros. Podemos usar regressão linear para determinar se o tempo de polimento pode ser previsto pelo tamanho do produto. Regressão não-linear A regressão não-linear é um método de encontrar um modelo não-linear da relação entre a variável dependente e um conjunto de variáveis ​​independentes. Ao contrário da regressão linear tradicional, que se restringe à estimativa de modelos lineares, a regressão não linear pode estimar modelos com relações arbitrárias entre variáveis ​​independentes e dependentes. Isto é realizado usando algoritmos iterativos de estimação. Observe que este procedimento não é necessário para modelos polinomiais simples da forma Y A BX2. Definindo W X2, obtemos um modelo linear simples, Y A BW, que pode ser estimado usando métodos tradicionais, como o procedimento de Regressão Linear. A população pode ser predita com base no tempo Um gráfico de dispersão mostra que parece haver uma forte relação entre a população e o tempo, mas a relação é não-linear, por isso requer os métodos de estimativa especiais do procedimento de Regressão Não-Linear. Ao estabelecer uma equação apropriada, como um modelo de crescimento populacional logístico, podemos obter uma boa estimativa do modelo, permitindo-nos fazer previsões sobre a população para tempos que não foram realmente medidos. Um provedor de serviços de Internet (ISP) está determinando os efeitos de um vírus em suas redes. Como parte desse esforço, eles acompanharam a porcentagem (aproximada) de tráfego de e-mail infectado em suas redes ao longo do tempo, desde o momento da descoberta até a ameaça estar contida. Podemos usar Regressão Não-Linear para modelar o aumento e declínio da infecção. Análise de Previsão Este procedimento produz valores de ajuste / previsão e resíduos para uma ou mais séries de tempo, usando um algoritmo que suaviza componentes irregulares de dados de séries temporais. Uma variedade de modelos que diferem na tendência (nenhum, linear, ou exponencial) e seasonality (nenhum, aditivo, ou multiplicative) está disponível. As empresas intensivas em estoques costumam empregar técnicas estatísticas para projetar inventários futuros. O procedimento de Suavização Exponencial pode ser usado tanto para desenvolver um modelo da série de tempo de inventário como para produzir previsões rápidas baseadas nesse modelo. ARIMA (Box-Jenkins) Exemplo Este procedimento calcula modelos ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) não sazonais e sazonais univariados (também conhecidos como modelos Box-Jenkins) com ou sem variáveis ​​de regressão fixas. O procedimento produz estimativas de máxima verossimilhança e pode processar séries temporais com observações faltantes. Você está encarregado do controle de qualidade em uma fábrica e precisa saber se e quando flutuações aleatórias na qualidade do produto exceder seus níveis aceitáveis ​​habituais. Você tentou modelar os escores de qualidade do produto com um modelo exponencial de suavização, mas descobriu - presumivelmente devido à natureza altamente errática dos dados - que o modelo faz pouco mais do que prever a média geral e, portanto, é de pouca utilidade. Os modelos ARIMA são adequados para descrever séries temporais complexas. Depois de construir um modelo ARIMA apropriado, você pode traçar os escores de qualidade do produto juntamente com os intervalos de confiança superior e inferior produzidos pelo modelo. Pontuações que estão fora dos intervalos de confiança podem indicar um verdadeiro declínio na qualidade do produto. Uma empresa de catálogo, interessada em desenvolver um modelo de previsão, coletou dados sobre as vendas mensais de roupas mens, juntamente com várias séries que podem ser usadas para explicar algumas das variações nas vendas. Possíveis preditores incluem o número de catálogos enviados eo número de páginas no catálogo, o número de linhas telefônicas abertas para pedidos, o montante gasto em publicidade impressa e o número de representantes de atendimento ao cliente. São alguns dos preditores úteis para a previsão É um modelo com preditores realmente melhor do que um sem Usar o procedimento ARIMA para criar modelos de previsão com e sem preditores, e ver se há uma diferença significativa na capacidade de previsão. O mercado de varejo de supermercados em uma área metropolitana de tamanho médio é dominado por duas cadeias de supermercados: Nortons e EdMart. A Nortons foi comprada recentemente por uma grande cadeia de mercearia nacional que, em seguida, introduziu sua própria marca de produtos, a maioria dos quais vende substancialmente menos do que os produtos de marca oferecidos na EdMart. Durante vários anos, a EdMart manteve cerca de 5 pontos de vantagem sobre a participação de mercado sobre a Nortons, principalmente devido ao seu excelente serviço ao cliente. Durante seus dois primeiros meses de posse, a nova empresa-mãe da Nortons lançou uma campanha agressiva anunciando sua própria linha de produtos. O resultado foi um rápido e dramático aumento da quota de mercado. Foi o aumento da participação de mercado apenas à custa da participação da EdMarts, ou é parte do aumento devido às perdas dos pequenos mantimentos que compõem o resto do mercado local. Exemplo de Decomposição Sazonal O procedimento de Decomposição Sazonal decompõe um Série em um componente sazonal, uma combinação de tendência e componente de ciclo, e uma componente de erro. O procedimento é uma implementação do Método de Recenseamento I, também conhecido como método de relação-para-média-móvel. Um cientista está interessado em analisar mensalmente as medições do nível de ozônio em uma determinada estação meteorológica. O objetivo é determinar se há alguma tendência nos dados. A fim de descobrir qualquer tendência real, o cientista primeiro precisa de explicar a variação nas leituras devido aos efeitos sazonais. O procedimento de Decomposição Sazonal pode ser usado para remover quaisquer variações sazonais sistemáticas. A análise de tendência é então realizada em uma série ajustada sazonalmente. Uma empresa de catálogo está interessado em modelar a tendência ascendente de vendas de sua linha de roupas mens em um conjunto de variáveis ​​de previsão como o número de catálogos enviados eo número de linhas telefônicas abertas para encomendar. Para este fim, a empresa coletou vendas mensais de roupas mens para um período de 10 anos. Para realizar uma análise de tendência (por exemplo, com um procedimento de autorregressão) é necessário remover quaisquer variações sazonais presentes nos dados. Isso é facilmente realizado com o procedimento de Decomposição Sazonal. Como calcular uma média móvel dentro de uma variável no SPSS / PASW Statistics Pergunta Estou usando SPSS para Windows. Gostaria de calcular uma média móvel com um intervalo de 3 para uma determinada variável. Por exemplo, eu gostaria de criar uma nova variável que contém a média do primeiro, segundo e terceiro caso para uma determinada variável. Gostaria, então, como o próximo caso da nova variável para conter a média do segundo, terceiro e quarto caso para a determinada variável, e assim por diante. Como posso fazer isso? Resposta Os seguintes comandos devem ajudá-lo. A LISTA DE DADOS é usada para criar dados de amostra. As variáveis, dia, e, pontuação, são criadas. Em seguida, usamos a função PMA dentro do comando CREATE para calcular a média móvel da variável, pontuação. Nós definimos a extensão da média móvel para 3. Note que na variável resultante, mavg, os primeiros casos n (com base no valor span) serão ausentes do sistema. Neste exemplo, o quarto caso da nova variável, mavg, é igual à média dos casos 1, 2 e 3 da variável, pontuação eo quinto caso da variável mavg, é igual à média dos casos 2,3, E 4, e assim por diante. Consulte o capítulo CREATE, especificamente, a seção Função PMA, no Guia de Referência de Sintaxe SPSS, para obter mais detalhes sobre tais cálculos de média móvel. LISTA DE DADOS / dia 1-2 pontuação 4-5. DADOS DE INÍCIO 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 DADOS FINAIS. EXE. CRIAR mavg PMA (pontuação, 3). EXE Número histórico