Variable Moyenne Variable Dépendante

J'ai une série de temps que je veux utiliser comme une réponse dans un modèle de régression. Le problème est que je soupçonne que les changements dans cette variable pourrait être due à une erreur d'échantillonnage. En conséquence, j'ai créé une moyenne mobile de cette série chronologique afin d'atténuer les chocs. J'envisage maintenant d'utiliser cela comme la réponse dans mon modèle de régression et non pas la série originale. Note: Je ne suis pas construire un modèle de type ARMA. Mes prédicteurs sont également des séries chronologiques comme les dépenses des médias et les scores de confiance des consommateurs. Vous devez identifier la forme des polynômes (numérateur et dénominateur) pour le processus d'erreur, car il peut s'agir d'un structore AR ou d'une structure MA ou d'une combinaison de ces deux. Une façon (pas nécessairement optimale) est de conduire une fonction de transfert avec une erreur de bruit blanc (c'est-à-dire aucun ARIMA) et d'identifier une structure ARIMA possible à partir des résidus. Ndash IrishStat Dec 8 14 at 15: 09Dans la version 6.08 du système SAS, PROC EXPAND dans le logiciel SAS ETS peut être utilisé pour effectuer une variété de transformations de données. Ces transformations incluent: les prospects, les retards, les moyennes mobiles pondérées et non pondérées, les sommes mobiles et les sommes cumulatives, pour n'en nommer que quelques-unes. De nombreuses nouvelles transformations ont été ajoutées dans la version 6.12, incluant des spécifications distinctes pour les moyennes mobiles centrées et arrières. Ces nouvelles transformations ont obligé à modifier la syntaxe de certaines des transformations prises en charge avant la version 6.12. Des exemples de la façon de spécifier la syntaxe des moyennes mobiles centrées et arrières utilisant la version 6.11 et antérieure et la version 6.12 et plus tard sont donnés ci-dessous. PROC EXPAND peut calculer soit une moyenne mobile centrée, soit une moyenne mobile en arrière. Une moyenne mobile centrée sur 5 périodes est calculée en faisant la moyenne d'un total de 5 valeurs consécutives de la série (la valeur de la période courante en plus des deux valeurs immédiatement précédentes et deux valeurs immédiatement après la valeur courante). Une moyenne mobile en arrière de 5 périodes est calculée en faisant la moyenne de la valeur de la période courante avec les valeurs des 4 périodes immédiatement précédentes. La syntaxe suivante illustre comment utiliser la spécification TRANSFORM (MOVAVE n) pour calculer une moyenne mobile centrée sur 5 périodes à l'aide de la version 6.11 ou antérieure: Pour calculer une moyenne mobile en arrière de période n en utilisant la version 6.11 ou antérieure, utilisez TRANSFORM (MOVAVE) N LAG k), où k (n-1) 2 si n est impair ou où k (n-2) 2 si n est pair. La syntaxe suivante illustre comment utiliser la spécification TRANSFORM (CMOVAVE n) pour calculer une moyenne mobile centrée sur 5 périodes en utilisant la version 6.12 ou plus récente: Plus tard, la syntaxe suivante illustre comment utiliser la spécification TRANSFORM (MOVAVE n) pour calculer une moyenne mobile en arrière de 5 périodes en utilisant la version 6.12 ou ultérieure: Pour plus d'informations, voir Opérations de transformation dans le chapitre EXPAND du Guide de l'utilisateur de SAS ETS. Si vous n'avez pas accès à SAS ETS, vous pouvez calculer une moyenne mobile dans l'étape DATA comme illustré dans cet exemple de programme. Informations sur le système d'exploitation et les versions