A tabela abaixo é extraída da Wikipédia. Ele mostra as leituras do Índice de Padrões de Poluição (PSI) de Cingapura. Estou tentando estimar os quatro pontos de dados perdidos (2-5am) no dia 20 de junho. Eu fiz isso primeiro traçando um gráfico das leituras de 3 horas. Então eu tento derivar as leituras de 1 hora com a fórmula: esses dados derivados são usados para traçar um gráfico das leituras de 1 hora. Em teoria, a curva de 3 horas funciona como uma curva de média móvel que desacredita a curva de 1 hora. Não deve haver muito desvio. Eu tentei alguns valores, mas estou obtendo resultados tremendamente erráticos. A curva abaixo é plotada com base nos valores 200.200,140 e 200. Existe uma maneira de obter uma estimativa aproximada dos dados faltantes solicitados em 21 de junho de 14: 28 Um método simples e geral para preencher dados em falta, se você tiver testes de dados completos , É usar regressão linear. Digamos que você tenha 1000 execuções de 5 em uma linha sem que falte. Configure o 1000 x 1 vetor y e 1000 x 4 matriz X: Regressão lhe dará 4 números a b c d que dão uma melhor combinação para suas 1000 linhas de dados mdash dados diferentes, diferentes a b c d. Então você usa estes a b c d para estimar (prever, interpolar) falta wt0. (Para os pesos humanos, espero que abcd seja todo 14.) (Existem zilhões de livros e documentos sobre regressão, em todos os níveis. Para a conexão com a interpolação, no entanto, não conheço uma boa introdução a ninguém) Stata: Dados Análise e software estatístico Nicholas J. Cox, Universidade de Durham, Reino Unido Christopher Baum, Boston College egen, ma () e suas limitações Statarsquos comando mais óbvio para calcular médias médias é a função ma () de egen. Dada uma expressão, ela cria uma média móvel daquela expressão. Por padrão, é tomado como 3. deve ser estranho. No entanto, como a entrada manual indica, egen, ma () não podem ser combinados com varlist:. E, por esse motivo, não é aplicável aos dados do painel. Em qualquer caso, fica fora do conjunto de comandos especificamente escritos para séries temporais veja séries temporais para detalhes. Abordagens alternativas Para calcular as médias móveis para os dados do painel, existem pelo menos duas opções. Ambos dependem do conjunto de dados ter sido o tsset de antemão. Isto vale muito a pena fazer: não só você pode economizar várias vezes especificando a variável do painel e a variável de tempo, mas o Stata se comporta de forma inteligente com quaisquer lacunas nos dados. 1. Escreva sua própria definição usando gerar Usando operadores de séries temporais, como L. e F.. Dê a definição da média móvel como o argumento para uma declaração de geração. Se você fizer isso, você, naturalmente, não está limitado às médias móveis ponderadas (não ponderadas), calculadas por egen, ma (). Por exemplo, as médias móveis de três períodos, igualmente ponderadas, seriam dadas e alguns pesos podem ser facilmente especificados: você pode, é claro, especificar uma expressão como log (myvar) em vez de um nome de variável como myvar. Uma grande vantagem desta abordagem é que a Stata faz automaticamente o que é certo para os dados do painel: os valores avançados e atrasados são elaborados dentro dos painéis, assim como a lógica dita que deveria ser. A desvantagem mais notável é que a linha de comando pode ficar bastante longa se a média móvel envolver vários termos. Outro exemplo é uma média móvel unilateral baseada apenas em valores anteriores. Isso pode ser útil para gerar uma expectativa adaptativa sobre o que uma variável será baseada puramente em informações até à data: o que alguém poderia prever para o período atual com base nos quatro últimos valores, usando um esquema de ponderação fixa (um atraso de 4 períodos pode ser Especialmente comumente usado com timeseries trimestrais.) 2. Use egen, filter () de SSC Use o filtro de função egen () do usuário do pacote egenmore em SSC. No Stata 7 (atualizado após 14 de novembro de 2001), você pode instalar este pacote depois do qual ajuda, além disso, aponta para detalhes no filtro (). Os dois exemplos acima serão renderizados (Nesta comparação, a abordagem de geração é talvez mais transparente, mas veremos um exemplo do oposto em um momento.) Os atrasos são um número. Leva a desvios negativos: neste caso -11 se expande para -1 0 1 ou liderar 1, lag 0, lag 1. Os coeficientes, outro número, multiplicam os itens atrasados ou atrasados correspondentes: neste caso, esses itens são F1.myvar . Myvar e L1.myvar. O efeito da opção de normalização é escalar cada coeficiente pela soma dos coeficientes de modo que o coeficiente de coeficiente (1 1 1) seja equivalente aos coeficientes de 13 13 13 e a normalização de coef (1 2 1) seja equivalente aos coeficientes de 14 12 14 . Você deve especificar não apenas os atrasos, mas também os coeficientes. Como egen, ma () fornece o caso igualmente ponderado, a lógica principal para egen, filter () é suportar o caso pontualmente ponderado, para o qual você deve especificar coeficientes. Também pode-se dizer que obrigar os usuários a especificar coeficientes é uma pressão pequena sobre eles para pensar sobre os coeficientes que eles querem. A principal justificativa para os pesos iguais é, contudo, a simplicidade, mas pesos iguais têm propriedades de domínio de freqüência péssimas, para mencionar apenas uma consideração. O terceiro exemplo acima poderia ser qualquer um dos quais é tão complicado quanto a abordagem de geração. Há casos em que egen, filter () dá uma formulação mais simples do que gerar. Se você quer um filtro binomial de nove séculos, que os climatologistas acham útil, então parece talvez menos horrível do que, e mais fácil de conseguir, do mesmo modo, assim como com a abordagem de geração, egen, filter () funciona corretamente com os dados do painel. Na verdade, como afirmado acima, depende do conjunto de dados ter sido tsset de antemão. Uma dica gráfica Depois de calcular suas médias móveis, você provavelmente vai querer olhar para um gráfico. O comando do usuário com tsgraph é inteligente sobre conjuntos de dados tsset. Instale-o em um stata 7 atualizado por ssc inst tsgraph. E quanto a subconjunto com se nenhum dos exemplos acima faz uso de restrições if. Na verdade egen, ma () não permitirá se for especificado. Ocasionalmente, as pessoas querem usar se ao calcular médias móveis, mas seu uso é um pouco mais complicado do que normalmente. O que você esperaria de uma média móvel calculada com if. Vamos identificar duas possibilidades: interpretação fraca: não quero ver nenhum resultado para as observações excluídas. Interpretação forte: eu nem quero que você use os valores para as observações excluídas. Aqui está um exemplo concreto. Suponha que, como consequência de alguma condição, as observações 1-42 estão incluídas, mas não as observações 43. Mas a média móvel para 42 dependerá, entre outras coisas, do valor para a observação 43, se a média se estender para trás e para frente e for pelo menos de 3, e dependerá de algumas das observações 44 em algumas circunstâncias. Nosso palpite é que a maioria das pessoas iria para a interpretação fraca, mas se isso é correto, egen, filter () não é compatível se também. Você sempre pode ignorar o que você não quer ou mesmo definir valores indesejados a perder depois, usando a substituição. Uma nota sobre resultados faltantes nas extremidades da série Como as médias móveis são funções de atrasos e ligações, egen, ma () produz ausente onde os atrasos e as derivações não existem, no início e no final da série. Uma opção de nomiss força o cálculo de médias móveis mais curtas e não centradas para as caudas. Em contraste, nem gerar nem egen, filter () faz, ou permite, qualquer coisa especial para evitar resultados perdidos. Se algum dos valores necessários para o cálculo estiver faltando, esse resultado está faltando. Cabe aos usuários decidir se e qual cirurgia corretiva é necessária para essas observações, presumivelmente depois de olhar para o conjunto de dados e considerando qualquer ciência subjacente que possa ser trazida.
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