Moving Average Stata 11

Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine Bewegung wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte auf die tatsächlichen Datenpunkte. Staten: Datenanalyse und statistische Software Nicholas J. Cox, Durham University, Großbritannien Christopher Baum, Boston College egen, ma () und seine Grenzen Statarsquos offensichtlichste Befehl Zur Berechnung der gleitenden Mittelwerte ist die ma () - Funktion von egen. Bei einem Ausdruck wird ein gleitender Durchschnitt für diesen Ausdruck erstellt. Standardmäßig wird als 3. genommen, muss ungerade sein. Allerdings kann, wie der manuelle Eintrag angibt, egen, ma () nicht mit varlist kombiniert werden:. Und aus diesem Grund ist es nicht auf Paneldaten anwendbar. In jedem Fall steht er außerhalb des Satzes von Befehlen, die speziell für Zeitreihen geschrieben werden, siehe Zeitreihen für Details. Alternative Ansätze Zur Berechnung von Bewegungsdurchschnitten für Paneldaten gibt es mindestens zwei Möglichkeiten. Beide hängen davon ab, dass der Dataset vorher tsset wurde. Das ist sehr viel wert: nicht nur können Sie sich immer wieder spezifizieren Panel variabel und Zeit variabel, aber Stata verhält sich intelligent jede Lücken in den Daten. 1. Schreiben Sie Ihre eigene Definition unter Verwendung von Zeitreihenoperatoren wie L. und F. Geben Sie die Definition des gleitenden Durchschnitts als Argument für eine generierte Anweisung an. Wenn Sie dies tun, sind Sie natürlich nicht auf die gleich gewichteten (ungewichteten) zentrierten Bewegungsdurchschnitte beschränkt, die von egen, ma () berechnet wurden. Zum Beispiel würden gleich gewichtete Dreiphasenbewegungsdurchschnitte gegeben und einige Gewichte können leicht angegeben werden: Sie können natürlich einen Ausdruck wie log (myvar) anstelle eines Variablennamens wie myvar angeben. Ein großer Vorteil dieses Ansatzes ist, dass Stata automatisch das Richtige für Paneldaten macht: führende und nacheilende Werte werden in Panels ausgearbeitet, genauso wie Logik diktiert. Der bemerkenswerteste Nachteil ist, dass die Befehlszeile ziemlich lang werden kann, wenn der gleitende Durchschnitt mehrere Begriffe beinhaltet. Ein anderes Beispiel ist ein einseitiger gleitender Durchschnitt, der nur auf vorherigen Werten basiert. Dies könnte nützlich sein für die Erzeugung einer adaptiven Erwartung dessen, was eine Variable nur auf Informationen basieren wird: was könnte jemand prognostizieren für den aktuellen Zeitraum auf der Grundlage der letzten vier Werte, mit einem festen Gewichtungsschema (A 4-Periode Verzögerung sein könnte Besonders gebräuchlich mit vierteljährlichen Zeitreihen.) 2. Verwenden Sie egen, filter () von SSC Verwenden Sie den benutzerdefinierten egen function filter () aus dem egenmore package auf SSC. In Stata 7 (aktualisiert nach dem 14. November 2001) können Sie dieses Paket installieren, nachdem egenmore auf die Details zu filter () hingewiesen hat. Die beiden obigen Beispiele würden gerendert (In diesem Vergleich ist der generierte Ansatz vielleicht transparenter, aber wir sehen ein Beispiel des Gegenteils in einem Moment.) Die Lags sind eine Numliste. Führt zu negativen Verzögerungen: In diesem Fall erweitert sich -1/1 auf -1 0 1 oder Blei 1, lag 0, lag 1. Die Koeffizienten, eine weitere Numliste, multiplizieren die entsprechenden nacheilenden oder führenden Elemente: In diesem Fall sind diese Elemente F1.myvar Myvar und L1.myvar. Der Effekt der Normalisierungsoption besteht darin, jeden Koeffizienten durch die Summe der Koeffizienten zu skalieren, so daß coef (1 1 1) normalisiert ist, zu Koeffizienten von 1/3 1/3 1/3 äquivalent ist und coef (1 2 1) normalisiert Auf Koeffizienten von 1/4 1/2 1/4. Sie müssen nicht nur die Verzögerungen, sondern auch die Koeffizienten angeben. Da egen, ma () den gleich gewichteten Fall liefert, ist der Hauptgrund für egen, filter (), den ungleich gewichteten Fall zu unterstützen, für den Sie Koeffizienten angeben müssen. Es könnte auch gesagt werden, dass verpflichtende Benutzer Koeffizienten angeben ist ein wenig mehr Druck auf sie zu denken, welche Koeffizienten sie wollen. Die wichtigste Rechtfertigung für gleiche Gewichte ist, wir schätzen, Einfachheit, aber gleiche Gewichte haben miese Frequenzbereich Eigenschaften, um nur eine Erwägung zu erwähnen. Das dritte Beispiel oben könnte entweder von denen ist nur so kompliziert wie die Generierung Ansatz. Es gibt Fälle, in denen egen, filter () eine einfachere Formulierung ergibt als erzeugen. Wenn Sie einen neun-term-Binomialfilter suchen, der von den Klimatologen als nützlich empfunden wird, dann sieht es vielleicht weniger schrecklich aus und ist leichter zurecht zu kommen. Genau wie beim generierten Ansatz funktioniert egen, filter () ordnungsgemäß mit Panel-Daten. Tatsächlich hängt es, wie oben erwähnt, davon ab, daß der Dataset vorher tsset wurde. Eine grafische Spitze Nach der Berechnung Ihrer gleitenden Durchschnitte werden Sie wahrscheinlich einen Graphen betrachten wollen. Der benutzerdefinierte Befehl tsgraph ist schlau um Tsset-Datasets. Installieren Sie es in einem up-to-date Stata 7 von ssc inst tsgraph. Was ist mit der Teilmenge mit if Keine der obigen Beispiele verwenden, wenn Einschränkungen. In der Tat egen, ma () wird nicht zulassen, wenn angegeben werden. Gelegentlich Menschen wollen verwenden, wenn bei der Berechnung der gleitenden Durchschnitte, aber seine Verwendung ist ein wenig komplizierter als es normalerweise ist. Was würden Sie von einem gleitenden Durchschnitt erwarten? Lassen Sie uns zwei Möglichkeiten identifizieren: Schwache Interpretation: Ich möchte keine Ergebnisse für die ausgeschlossenen Beobachtungen sehen. Starke Interpretation: Ich möchte nicht, dass Sie die Werte für die ausgeschlossenen Beobachtungen verwenden. Hier ist ein konkretes Beispiel. Angenommen, infolge einer Bedingung sind die Beobachtungen 1-42 eingeschlossen, aber nicht die Beobachtungen 43 an. Aber der gleitende Durchschnitt für 42 wird unter anderem von dem Wert für die Beobachtung 43 abhängen, wenn der Mittelwert sich nach hinten und vorne erstreckt und eine Länge von mindestens 3 hat, und er wird in einigen Fällen von einigen der Beobachtungen 44 abhängen. Unsere Vermutung ist, dass die meisten Menschen für die schwache Interpretation gehen würde, aber ob das korrekt ist, egen, filter () nicht unterstützt, wenn entweder. Sie können immer ignorieren, was Sie donrsquot wollen oder sogar unerwünschte Werte auf fehlende danach mit replace setzen. Eine Notiz über fehlende Ergebnisse an den Enden der Serie Da gleitende Mittelwerte Funktionen von Lags und Leads sind, erzeugt eMe () fehlende Stellen, wo die Lags und Leads nicht existieren, am Anfang und Ende der Reihe. Eine Option nomiss zwingt die Berechnung der kürzeren, nicht beanspruchten gleitenden Mittelwerte für die Schwänze. Im Gegensatz dazu weder erzeugen noch egen, filter () macht oder erlaubt, etwas Besonderes, um fehlende Ergebnisse zu vermeiden. Wenn einer der für die Berechnung benötigten Werte fehlt, fehlt dieses Ergebnis. Es ist bis zu den Benutzern zu entscheiden, ob und welche Korrekturchirurgie für solche Beobachtungen erforderlich ist, vermutlich nach dem Betrachten des Datensatzes und unter Berücksichtigung aller zugrunde liegenden Wissenschaft, die gebracht werden kann, um zu tragen. Announcement Liebe STATA Liste Gemeinschaft, ich habe einen fließenden gewichteten Durchschnitt berechnet In Excel, aber ich bin sicher, es gibt eine effizientere (und weniger fehleranfällig) Weg, dies zu tun, in Stata Beratung über die Angelegenheit wird wie immer sehr geschätzt werden. Ich hatte einen Blick in goo. gl/PkW4mI amp goo. gl/Jg27wd. Wo Nick Cox vorgeschlagen: Ich habe ein Datensatz-pro-Subjekt-Datensatz jedes Thema (quotidquot) wurde jährlich beobachtet (quotdurationquot) von 1998 bis 2010 a. k.a. a Panel oder Time Series Querschnitt Daten). Es gibt 50 Themen. Quotyearfailurequot gibt das Jahr an, in dem die abhängige Variable (quotfailurequot) codiert wurde. Quotequotfailagequot binäre (abhängige) Variable quotv1quot nummerischer Covariate-Quotv1yearfailurequot-Wert von quotv1quot für ein gegebenes Subjekt, wenn quotfailurequot als quotquot codiert wurde. Der Wert von v1yearfailure entspricht dem Zeitpunkt, zu dem die Variable quotfailurequot cotiert wurde. Die Formel, die ich verwenden möchte, um den gewichteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen, lautet wie folgt: abswma1v1 ABS ((MostRecent quotv1yearfailurequot average of previousquot1yearfailurequot / 2 v1) Beachten Sie, dass in den Jahren 1998, 2000, 2004 und 2010 mehr als ein Thema die Veranstaltung erlebt hat (Aka gebundene Ausfälle) aus diesen gebundenen Ausfällen, ich möchte, dass sie den Durchschnitt der v1yearfailure beitragen. Ich berechnete dies in Excel (quotaveragetiesquot) und legte den daraus resultierenden Durchschnitt in der letzten Zelle der gebundenen Veranstaltungen, z. B. Themen 2, 37 amp 47 (V1yearfailure) wurde zur Berechnung des absoluten gewichteten gleitenden Mittelwerts für das Subjekt 1 (identifiziert mit var quotid1) in Excel I manuell einen gleitenden Durchschnitt von 1yearfailure quot in berechnet Eine Variable namens quotwma1quot wie folgt: Im Jahre 1996 habe ich im Jahre 1997 willkürlich 0 mit dem Wert des v1yearfailure im Jahr zuvor (1996), dh 35.22383 im Jahr 1998, den Wert des v1yearfailure in den Vorjahren (1996-1997), dh 35,22383 im Jahr 1999, ist der Wert von v1yearfailure in den Vorjahren (1996-1998) jedoch erlebt im Jahr 1998 drei Themen der Veranstaltung, daher wäre die Formel (v1yearfailure 1996 v1yearfailure 1997) (durchschnittlich quotv1yearfailurequot 1998) / 2 , Dh die 3 gebundenen Ereignisse von 1998 trugen im Jahr 2000 zum Mittelwert des jährlichen Fehlbetriebs bei, wobei der Wert des Jahresfehlbetrags in den vergangenen Jahren (1996-1999) die drei gebundenen Ereignisse von 1998 beibehalten hat, da sie 1998 den Durchschnitt des Jahresfehlbetrags (v1yearfailure) (Im Jahr 1998) / 2 (Vorjahreszeitraum 1999) / 2 im Jahr 2001: (v1Jahresfehlschlag im Jahr 1996 (Durchschnitt des Jahresfehlbetrags im Jahr 1998) (v1Jahresfehlbetrag 1999) / 3 (Durchschnitt des Jahresfehlbetrags im Jahr 2000) / 2 Jahre 2002 - 2004: gleiche Wert wie im Jahr 2001, weil es keine Ereignisse (Fehler 0 in dieser Zeit) v1yearfailure im Jahr 2005: (v1yearfailure 1996 (durchschnittlich quotv1yearfailurequot 1998) (v1yearfailure 1999) (durchschnittlich quotv1yearfailurequot im Jahr 2000 ) / 4 (durchschnittlich quotv1yearfailurequot 2004) / 2 v1yearfailure im Jahr 2006: das gleiche wie im Jahr 2005, weil es keinen Ausfall im Jahr 2005 v1yearfailure im Jahr 2007: (v1yearfailure 1996 (durchschnittlich quotv1yearfailurequot 1998) (v1yearfailure 1999 ) (Im Jahresdurchschnitt im Jahr 2000) (durchschnittlich im Jahr 2004) / 5 v1yearfailure in 2006/2 v1yearfailure in den Jahren 2008 - 2011: Formeln folgen der gleichen Logik wie oben, weggelassen, um Platz zu sparen. Schließlich subtrahierte ich v1 von wma1 und erhielt dann seinen absoluten Wert. Die Variable, die ich anstrebe, ist abswma1v1 (der erste Wert von quotwma1v1quot wurde willkürlich auf 0 gesetzt) ​​unten, die Kalkulationstabelle, die ich verwendet habe, um diese Variable in Excel zu berechnen Dear Stata Liste Gemeinschaft, habe ich einen fließenden gewichteten Durchschnitt in Excel, Aber ich bin sicher, es gibt eine effizientere (und weniger fehleranfällig) Weg, dies zu tun, in Stata Beratung über die Angelegenheit wird wie immer sehr geschätzt werden. Ich hatte einen Blick in goo. gl/PkW4mI amp goo. gl/Jg27wd. Wo Nick Cox vorgeschlagen: Ich habe ein Datensatz-pro-Subjekt-Datensatz jedes Thema (quotidquot) wurde jährlich beobachtet (quotdurationquot) von 1998 bis 2010 a. k.a. a Panel oder Time Series Querschnitt Daten). Es gibt 50 Themen. Quotyearfailurequot gibt das Jahr an, in dem die abhängige Variable (quotfailurequot) codiert wurde. Quotequotfailagequot binäre (abhängige) Variable quotv1quot nummerischer Covariate-Quotv1yearfailurequot-Wert von quotv1quot für ein gegebenes Subjekt, wenn quotfailurequot als quotquot codiert wurde. Der Wert von v1yearfailure entspricht dem Zeitpunkt, zu dem die Variable quotfailurequot cotiert wurde. Die Formel, die ich verwenden möchte, um den gewichteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen, lautet wie folgt: abswma1v1 ABS ((MostRecent quotv1yearfailurequot average of previousquot1yearfailurequot / 2 v1) Beachten Sie, dass in den Jahren 1998, 2000, 2004 und 2010 mehr als ein Thema die Veranstaltung erlebt hat (Aka gebundene Ausfälle) aus diesen gebundenen Ausfällen, ich möchte, dass sie den Durchschnitt der v1yearfailure beitragen. Ich berechnete dies in Excel (quotaveragetiesquot) und legte den daraus resultierenden Durchschnitt in der letzten Zelle der gebundenen Veranstaltungen, z. B. Themen 2, 37 amp 47 (V1yearfailure) wurde zur Berechnung des absoluten gewichteten gleitenden Mittelwerts für das Subjekt 1 (identifiziert mit var quotid1) in Excel I manuell einen gleitenden Durchschnitt von 1yearfailure quot in berechnet Eine Variable namens quotwma1quot wie folgt: Im Jahre 1996 habe ich im Jahre 1997 willkürlich 0 mit dem Wert des v1yearfailure im Jahr zuvor (1996), dh 35,22383 im Jahr 1998, den Wert des v1yearfailure in den Vorjahren (1996-1997), dh 35,22383 im Jahr 1999, der Wert des Jahresfehlbetrags in den Vorjahren (1996-1998), jedoch im Jahr 1998 drei Themen erlebt die Veranstaltung, daher würde die Formel (v1yearfailure im Jahr 1996 v1yearfailure im Jahr 1997) (Durchschnitt von vierteljährlichen Fehler im Jahr 1998) / 2 , Dh die 3 gebundenen Ereignisse von 1998 trugen im Jahr 2000 zum Mittelwert des jährlichen Fehlbetriebs bei, wobei der Wert des Jahresfehlbetrags in den vergangenen Jahren (1996-1999) die drei gebundenen Ereignisse von 1998 beibehalten hat, da sie 1998 den Durchschnitt des Jahresfehlbetrags (v1yearfailure) (Im Jahr 1998) / 2 (Vorjahreszeitraum 1999) / 2 im Jahr 2001: (v1Jahresfehlschlag im Jahr 1996 (Durchschnitt des Jahresfehlbetrags im Jahr 1998) (v1Jahresfehlbetrag 1999) / 3 (Durchschnitt des Jahresfehlbetrags im Jahr 2000) / 2 Jahre 2002 - 2004: gleiche Wert wie im Jahr 2001, weil es keine Ereignisse (Fehler 0 in dieser Zeit) v1yearfailure im Jahr 2005: (v1yearfailure 1996 (durchschnittlich quotv1yearfailurequot 1998) (v1yearfailure 1999) (durchschnittlich quotv1yearfailurequot im Jahr 2000 ) / 4 (durchschnittlich quotv1yearfailurequot 2004) / 2 v1yearfailure im Jahr 2006: das gleiche wie im Jahr 2005, weil es keinen Ausfall im Jahr 2005 v1yearfailure im Jahr 2007: (v1yearfailure 1996 (durchschnittlich quotv1yearfailurequot 1998) (v1yearfailure 1999 ) (Im Jahresdurchschnitt im Jahr 2000) (durchschnittlich im Jahr 2004) / 5 v1yearfailure in 2006/2 v1yearfailure in den Jahren 2008 - 2011: Formeln folgen der gleichen Logik wie oben, weggelassen, um Platz zu sparen. Schließlich subtrahierte ich v1 von wma1 und erhielt dann seinen absoluten Wert. Die Variable I Ziel bin an ist abswma1v1 (der erste Wert von quotwma1v1quot willkürlich auf 0 gesetzt wurde) unten, die Tabelle I diese Variable Aus Gründen der Klarheit in Excel ATTACHCONFIGn1357362 / attach zu berechnen wurden mit, lassen Sie mich zusammenfassen, was ich zu tun versuchen: Ich möchte in einer Variablen (Absolutwiderstand) den Absolutwert der Distanz einer numerischen Variablen (genannt v1) zwischen einem gegebenen Subjekt (identifiziert mit var id total 50 Probanden) in einem gegebenen Jahr erfassen (identifiziert mit var Dauer insgesamt 13 Jahre ), Die anfällig ist, krank zu werden (um das Ereignis zu erleben, erfasst von der abhängigen / outcome binary var genannt krank codiert 1, wenn ein Subjekt erlebt das Ereignis in einem bestimmten Jahr, 0 sonst) und der Wert von v1 aller Themen, die bekam Krank (Themen, die zuvor das Ereignis erlebt haben). Der Wert für die Patienten, die zuvor krank waren, ist der Subjektwert von v1 zum Zeitpunkt des Erlebens des Ereignisses (in dem Jahr, in dem die Versuchspersonen krank wurden). Der Wert von v1 zum Zeitpunkt des Krankheitsfalls ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei das jüngste Problem, das krank zu fallen, das gleiche Gewicht hat wie alle anderen kranken Versuchspersonen. So möchte ich für jedes Jahr im Datensatz die Distanz (absolutedistance) für jedes gesunde Subjekt anhand folgender Formel berechnen: krank kann mehr als einmal erlebt werden, aber der Einfachheit halber konzentrieren wir uns auf einen Datensatz, in dem wir sind Interessiert an der Zeit, bis die ersten Kranken (obs. Nach dem ersten Ereignis wäre rechts zensiert und fallen aus der Analyse werden die Daten mit Überleben / Dauer Techniken analysiert werden). Jetzt wird es komplizierter, wenn man bedenkt, dass einige Themen im selben Jahr das Ereignis erlebt haben (erkannt haben). Tragen zu dem Durchschnitt der v1 aller anderen Themen, die krank vor mit dem Durchschnitt von v1 dieser Bindungen fiel. Z. B. Drei Themen fielen krank im Jahr 2000. Diese Bindungen werden dazu beitragen, den Durchschnitt der v1 aller anderen Themen, die krank fiel vor ab dem Jahr 2001 mit dem Durchschnitt von v1 dieser drei Themen im Jahr 2000. Ich schätze Kommentare zu diesem Thema. Zuletzt bearbeitet von Victor Cruz 21 Sep 2016, 01:37. 26 Sep 2016, 02:11 Es hat funktioniert, Robert Picard. Thanks a lot Allerdings habe ich nicht genau beschreiben meine Daten, so verstehe ich, warum mein Ziel scheint verwirrend. Unten, die Art und Weise würde ich Roberts Art und effektive Befehle verwenden, um quotququot (der gewichtete gleitende Durchschnitt) zu berechnen. Ich würde schätzen Vorschläge, wie man meine ziemlich komplizierte Art und Weise zu verwenden Roberts cmds auf meine Daten (wieder, Roberts Vorschlag war absolut korrekt, es ist meine schlechte, dass ich meine Daten genau beschreiben) zu verbessern. Das Ziel ist, den absoluten Wert der Distanz einer numerischen Variablen (genannt v1) zwischen einem gegebenen Subjekt (var id total 50 Themen) in einem gegebenen Jahr (var Jahr insgesamt 13 Jahre) zu erfassen (Zum Erfassen des Ereignisses, erfasst durch var-Fehler codiert 1, wenn ein Subjekt das Ereignis in einem bestimmten Jahr erlebt, ansonsten 0) und den Wert von v1 aller kranken Patienten (Themen, die das Ereignis zuvor erlebt haben ). Dies sind die Daten von 5 Probanden. Lets beziehen sich auf diese Daten als quot5 Themen dataquot Der Wert für die Themen, die zuvor krank war, ist der Subjekt-Wert von v1 zum Zeitpunkt des Erlebens des Ereignisses (in dem Jahr, in dem die Themen krank wurden). Der Wert von v1 zum Zeitpunkt des Krankheitsfalls ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wobei das jüngste Problem, das krank zu fallen, das gleiche Gewicht hat wie alle anderen kranken Versuchspersonen. Somit möchte ich für jedes Jahr in dem Datensatz die Entfernung (absolutedistance) für jedes gesunde Subjekt mit der folgenden Formel (von meinem vorherigen Post) berechnen: ATTACHCONFIGn1357416 / ATTACH Um die ersten 4 Spalten meiner vorherigen Post zu erhalten, Ich habe nur gefragt, Stata, um den Wert von quotv1quot und Jahr der Themen, die das Ereignis erlebt zu halten und umbenennen entsprechend. Lass uns dies als quotv1, wenn failed dataquot Angesichts der gewichteten gleitenden Durchschnitt (genannt quwma1quot von mir in der vorherigen Post, quotwquot von Robert) wäre das gleiche für alle Themen, was ich mit Roberts Befehle oben tun könnte, ist zu quotmergequot (quotpastedquot , Für die ich die Namen der vars Jahr ändern musste - geändert auf Dauer - und id - geändert, um id1) die quotv1, wenn failed dataquot mit der obs von nur einem Thema aus der quot5 Themen dataquot, die am Ende würde In den Datensatz, dass Robert für seine Art Lösung verwendet: Nach Roberts Anweisungen, kann man am Ende mit quotwquot (der gewichtete gleitende Durchschnitt) für Thema ein, die das gleiche für alle Jahre für alle Themen sein würde (Ich denke, ich werde müssen Fügen Sie Quotx manuell in Excel und fügen Sie es dann auf die ursprüngliche. dta mit obs für 50) Einmal in der. dta der 50 Themen, würde ich subtrahieren quotwquot von quotv1quot, erhalten Sie den absoluten Wert dieser Differenz und das wäre es. Zuletzt bearbeitet von Victor Cruz 26 Sep 2016, 02:14.