Moving Average Plot Sas

Im ein SAS Anfänger und Im neugierig, wenn die folgende Aufgabe viel einfacher getan werden kann, wie es gegenwärtig in meinem Kopf ist. Ich habe die folgenden (vereinfachten) Metadaten in einer Tabelle namens userdatemoney: Benutzer - Datum - Geld mit verschiedenen Benutzern und Daten für jeden Kalendertag (für die letzten 4 Jahre). Die Daten werden von User ASC und Date ASC geordnet, Beispieldaten sieht so aus: Ich möchte nun einen fünftägigen gleitenden Durchschnitt für das Geld berechnen. Ich begann mit der beliebten apprach mit der Funktion lag () wie folgt: Das Problem mit dieser Methode tritt auf, wenn der Datenschritt in einen neuen Benutzer läuft. Aron würde einige verzögerte Werte von Anna bekommen, was natürlich nicht passieren sollte. Nun meine Frage: Ich bin ziemlich sicher, dass Sie den Benutzer wechseln können, indem Sie einige zusätzliche Felder wie laggeduser und durch Rücksetzen der N, Summe und Mean-Variablen, wenn Sie einen solchen Schalter bemerken, aber: Kann dies in einer einfacheren Weise getan werden Vielleicht mit dem BY-Klausel in irgendeiner Weise Vielen Dank für Ihre Ideen und Hilfe Ich denke, der einfachste Weg ist, um PROC EXPAND verwenden: Und wie in Johns Kommentar erwähnt, ist es wichtig, über fehlende Werte (und auch über Anfang und Ende Beobachtungen) zu erinnern. Ive hinzugefügt SETMISS-Option auf den Code, da Sie klar, dass Sie zerofy fehlende Werte wollen, nicht ignorieren (Standard-MOVAVE-Verhalten). Und wenn Sie die ersten 4 Beobachtungen für jeden Benutzer ausschließen möchten (da sie nicht genug Vorgeschichte haben, um den gleitenden Durchschnitt 5 zu berechnen), können Sie die Option TRIMLEFT 4 innerhalb von TRANSFORMOUT () verwenden. Antwortete Dec 3 13 am 15: 29Der Beispielcode auf der Registerkarte Voller Code veranschaulicht, wie der gleitende Durchschnitt einer Variablen über einen ganzen Datensatz, über die letzten N Beobachtungen in einem Datensatz oder über die letzten N Beobachtungen innerhalb eines BY berechnet wird - Gruppe. Diese Beispieldateien und Codebeispiele werden von SAS Institute Inc. bereitgestellt, und zwar ohne Gewährleistung jeglicher Art, entweder ausdrücklich oder implizit, einschließlich aber nicht beschränkt auf die implizierten Garantien der Marktgängigkeit und Eignung für einen bestimmten Zweck. Die Empfänger erkennen an und stimmen zu, dass SAS Institute nicht für irgendwelche Schäden haftbar ist, die sich aus ihrer Verwendung dieses Materials ergeben. Darüber hinaus bietet das SAS Institute keine Unterstützung für die hierin enthaltenen Materialien. Diese Beispieldateien und Codebeispiele werden von SAS Institute Inc. bereitgestellt, und zwar ohne Gewährleistung jeglicher Art, entweder ausdrücklich oder implizit, einschließlich aber nicht beschränkt auf die implizierten Garantien der Marktgängigkeit und Eignung für einen bestimmten Zweck. Die Empfänger erkennen an und stimmen zu, dass SAS Institute nicht für irgendwelche Schäden haftbar ist, die sich aus ihrer Verwendung dieses Materials ergeben. Darüber hinaus bietet das SAS Institute keine Unterstützung für die hierin enthaltenen Materialien. Berechnen Sie den gleitenden Durchschnitt einer Variablen über einen gesamten Datensatz, über die letzten N Beobachtungen in einem Datensatz oder über die letzten N Beobachtungen innerhalb einer BY-Gruppe. Erstellen von verschobenen durchschnittlichen Diagrammen aus Rohdaten Siehe MACMA1 in der SASQC-Beispielbibliothek In Die Herstellung eines Metallclips, ist der Spalt zwischen den Enden des Clips eine kritische Dimension. Um den Prozess für eine Änderung der durchschnittlichen Lücke zu überwachen, werden Untergruppenproben von fünf Clips täglich ausgewählt. Die Daten werden mit einem gleichmäßig gewichteten gleitenden Durchschnittsdiagramm analysiert. Die in den ersten 20 Tagen aufgezeichneten Lücken werden in einem SAS-Datensatz mit dem Namen Clips1 gespeichert. Die folgenden Aussagen erzeugen die Auflistung des Datensatzes Clips1 in Abbildung 9.5.3. Ausgabe 9.5.3 Teilauflistung der Datensatz-Clips1 Der Datensatz Clips1 heißt in auseinandergezogener Form, da jede Beobachtung die Tag - und Abstandsmessung eines einzelnen Clips enthält. Die ersten fünf Beobachtungen enthalten die Spaltmessungen für den ersten Tag, die zweiten fünf Beobachtungen enthalten die Spaltmessungen für den zweiten Tag und so weiter. Da die Variable Tag die Beobachtungen in rationale Untergruppen einteilt, wird sie als Untergruppenvariable bezeichnet. Die variable Lücke enthält die Lückenmessungen und wird als Prozessvariable (bzw. kurzer Prozess) bezeichnet. Die Variabilität innerhalb der Untergruppe der Spaltmessungen ist als stabil bekannt. Sie können ein einheitlich gewichtetes gleitendes Durchschnittsdiagramm verwenden, um zu bestimmen, ob das mittlere Niveau in der Steuerung ist. Die folgenden Anweisungen erstellen das in Abbildung 9.5.4 dargestellte Diagramm. Dieses Beispiel veranschaulicht die Grundform der MACHART-Anweisung. Nach dem Schlüsselwort MACHART legen Sie den zu analysierenden Prozess (in diesem Fall Gap) gefolgt von einem Stern und der Untergruppenvariable (Tag) fest. Die SPAN-Option gibt die Anzahl der Begriffe an, die in den gleitenden Durchschnitt aufgenommen werden sollen. Optionen wie SPAN werden nach dem Schrägstrich () in der MACHART-Anweisung angegeben. Eine vollständige Liste der Optionen finden Sie im Abschnitt Syntax. Sie müssen die Spanne des gleitenden Durchschnitts angeben. Alternativ zur Angabe der SPAN-Option können Sie die Spanne aus einem Eingabedatensatz lesen, siehe Vordefinierte Kontrollgrenzwerte lesen. Der Eingabedatensatz wird mit der Option DATA in der PROC MACONTROL-Anweisung angegeben. Output 9.5.4 Gleichmäßig gewichtetes gleitendes Durchschnittsdiagramm für Gapdaten Jeder Punkt auf dem Diagramm stellt den gleichmäßig gewichteten gleitenden Durchschnitt für einen bestimmten Tag dar. Der gleitende Durchschnitt, der am Tag 1 aufgezeichnet ist, ist einfach das Untergruppenmittel für Tag 1. Der gleitende Durchschnitt, der am Tag 2 aufgetragen wird, ist der Mittelwert der Untergruppeneinrichtung für Tag 1 und Tag 2. Der gleitende Durchschnitt, der am Tag 3 aufgezeichnet ist, ist der Durchschnitt der Untergruppe Mittel für Tag 1, Tag 2 und Tag 3.