Przeprowadzka średnia działka sas

Modele z ruchomą średnią i wykładniczą wygładzaniem Jako pierwszy krok w wychodzeniu poza modele średnie, modele spacerów losowych i modele trendów liniowych, wzorce i trendy niesezonowe można ekstrapolować za pomocą modelu ruchomego lub wygładzającego. Podstawowym założeniem modeli uśredniania i wygładzania jest to, że szeregi czasowe są lokalnie stacjonarne z wolno zmieniającą się średnią. W związku z tym bierzemy średnią ruchomą (lokalną), aby oszacować aktualną wartość średniej, a następnie wykorzystać ją jako prognozę na najbliższą przyszłość. Można to uznać za kompromis pomiędzy modelem średnim a modelem losowego chodzenia bez dryftu. Ta sama strategia może zostać wykorzystana do oszacowania i ekstrapolacji lokalnego trendu. Średnia ruchoma jest często nazywana wersją quotsmoothedquot oryginalnej serii, ponieważ krótkoterminowe uśrednianie ma wpływ na wygładzenie nierówności w oryginalnej serii. Dostosowując stopień wygładzenia (szerokość średniej ruchomej) możemy mieć nadzieję na uzyskanie optymalnej równowagi między wydajnością modeli średniej i losowej. Najprostszym rodzajem modelu uśredniającego jest. Prosta (równo ważona) Średnia ruchoma: Prognoza wartości Y w czasie t1, która jest dokonywana w czasie t, jest równa prostej średniej z ostatnich obserwacji: (Tu i gdzie indziej będę używał symbolu 8220Y-hat8221, aby stać dla prognozy szeregu czasowego Y dokonanego najwcześniej jak to możliwe wcześniej przez dany model.) Ta średnia jest wyśrodkowana w okresie t - (m1) 2, co oznacza, że ​​oszacowanie średniej lokalnej będzie opóźniać się w stosunku do rzeczywistej wartości wartość średniej lokalnej o około (m1) 2 okresy. Tak więc, mówimy, że średni wiek danych w prostej średniej kroczącej wynosi (m1) 2 w stosunku do okresu, dla którego obliczana jest prognoza: jest to ilość czasu, o którą prognozy będą się opóźniać za punktami zwrotnymi w danych . Na przykład, jeśli uśrednisz 5 ostatnich wartości, prognozy będą o około 3 opóźnienia w odpowiedzi na punkty zwrotne. Zauważ, że jeśli m1, model prostej średniej ruchomej (SMA) jest równoważny modelowi chodzenia swobodnego (bez wzrostu). Jeśli m jest bardzo duże (porównywalne z długością okresu szacowania), model SMA jest równoważny modelowi średniemu. Podobnie jak w przypadku każdego parametru modelu prognostycznego, zwyczajowo koryguje się wartość k, aby uzyskać najlepsze dopasowanie do danych, tj. Średnio najmniejsze błędy prognozy. Oto przykład serii, która wydaje się wykazywać losowe fluktuacje wokół wolno zmieniającej się średniej. Po pierwsze, spróbujmy dopasować go do modelu losowego spaceru, który jest odpowiednikiem prostej średniej kroczącej z 1 słowa: model losowego spaceru bardzo szybko reaguje na zmiany w serii, ale czyniąc to, wybiera dużą część quota w tekście. dane (fluktuacje losowe), a także quotsignalquot (średnia miejscowa). Jeśli zamiast tego spróbujemy prostej średniej kroczącej z 5 terminów, otrzymamy gładszy zestaw prognoz: Pięciokrotna prosta średnia ruchoma daje znacznie mniejsze błędy niż model losowego spaceru w tym przypadku. Średni wiek danych w tej prognozie wynosi 3 ((51) 2), więc ma tendencję do pozostawania w tyle za punktami zwrotnymi o około trzy okresy. (Na przykład, pogorszenie koniunktury zdaje się mieć miejsce w okresie 21, ale prognozy nie zmieniają się aż do kilku kolejnych okresów.) Zwróć uwagę, że długoterminowe prognozy z modelu SMA są prostą poziomą, tak jak w przypadku losowego spaceru Model. Tak więc model SMA zakłada, że ​​nie ma trendu w danych. Jednakże, podczas gdy prognozy z modelu losowego spaceru są po prostu równe ostatniej obserwowanej wartości, prognozy z modelu SMA są równe średniej ważonej ostatnich wartości. Limity ufności obliczone przez Statgraphics dla długoterminowych prognoz prostej średniej kroczącej nie stają się szersze wraz ze wzrostem horyzontu prognozy. To oczywiście nie jest poprawne Niestety, nie istnieje żadna podstawowa teoria statystyczna, która mówi nam, w jaki sposób przedziały ufności powinny poszerzyć się dla tego modelu. Jednak nie jest zbyt trudno obliczyć empiryczne szacunki limitów zaufania dla prognoz o dłuższym horyzoncie. Można na przykład skonfigurować arkusz kalkulacyjny, w którym model SMA byłby używany do prognozowania 2 kroków do przodu, 3 kroków do przodu itp. W próbie danych historycznych. Następnie można obliczyć standardowe odchylenia standardowe błędów w każdym horyzoncie prognozy, a następnie skonstruować przedziały ufności dla prognoz długoterminowych, dodając i odejmując wielokrotności odpowiedniego odchylenia standardowego. Jeśli spróbujemy 9-dniowej prostej średniej kroczącej, otrzymamy jeszcze bardziej wygładzone prognozy i większy efekt opóźniający: Średni wiek to teraz 5 okresów ((91) 2). Jeśli weźmiemy 19-dniową średnią ruchomą, średni wiek wzrośnie do 10: Należy zauważyć, że w rzeczywistości prognozy obecnie pozostają w tyle za punktami zwrotnymi o około 10 okresów. Jaka ilość wygładzania jest najlepsza dla tej serii Oto tabela, która porównuje ich statystyki błędów, w tym także średnią 3-dniową: Model C, 5-punktowa średnia ruchoma, daje najniższą wartość RMSE o niewielki margines w porównaniu z 3 - term i 9-term średnich, a ich inne statystyki są prawie identyczne. Tak więc, wśród modeli z bardzo podobnymi statystykami błędów, możemy wybrać, czy wolelibyśmy nieco większą reakcję, czy nieco większą płynność w prognozach. (Powrót do początku strony.) Browns Simple Exponential Smoothing (wykładniczo ważona średnia ruchoma) Opisany powyżej prosty model średniej ruchomej ma niepożądaną właściwość, że traktuje ostatnie k obserwacji równo i całkowicie ignoruje wszystkie poprzednie obserwacje. Intuicyjnie, przeszłe dane powinny być dyskontowane w bardziej stopniowy sposób - na przykład ostatnia obserwacja powinna mieć nieco większą wagę niż druga ostatnia, a druga ostatnia powinna mieć nieco większą wagę niż trzecia ostatnia; wkrótce. Wykonywany jest prosty model wygładzania wykładniczego (SES). Niech 945 oznacza stałą kwotową (liczbę od 0 do 1). Jednym ze sposobów napisania modelu jest zdefiniowanie serii L, która reprezentuje aktualny poziom (tj. Miejscową średnią wartość) serii oszacowanej na podstawie danych do chwili obecnej. Wartość L w czasie t jest obliczana rekurencyjnie z jego własnej poprzedniej wartości w następujący sposób: Zatem bieżącą wygładzoną wartością jest interpolacja między poprzednią wygładzoną wartością a bieżącą obserwacją, gdzie 945 kontroluje bliskość interpolowanej wartości do najnowszej. obserwacja. Prognoza na następny okres jest po prostu bieżącą wygładzoną wartością: Równoważnie, możemy wyrazić następną prognozę bezpośrednio w odniesieniu do wcześniejszych prognoz i poprzednich obserwacji, w dowolnej z następujących równoważnych wersji. W pierwszej wersji prognozą jest interpolacja między poprzednią prognozą i poprzednią obserwacją: w drugiej wersji następna prognoza jest uzyskiwana przez dostosowanie poprzedniej prognozy w kierunku poprzedniego błędu o wartość 945. jest błąd popełniony przy czas t. W trzeciej wersji prognozą jest ważona ruchoma średnia ważona wykładniczo (tj. Zdyskontowana) ze współczynnikiem dyskontowym 1- 945: Wersja interpolacyjna formuły prognostycznej jest najprostsza do zastosowania, jeśli wdraża się model w arkuszu kalkulacyjnym: pasuje on do pojedyncza komórka i zawiera odwołania do komórek wskazujące poprzednią prognozę, poprzednią obserwację i komórkę, w której przechowywana jest wartość 945. Należy zauważyć, że jeśli model 945 1, model SES jest równoważny modelowi chodzenia swobodnego (bez wzrostu). Jeśli 945 0, model SES jest równoważny modelowi średniemu, przy założeniu, że pierwsza wygładzona wartość jest równa średniej. (Powrót do początku strony.) Średni wiek danych w prognozie wygładzania prostego wykładniczego wynosi 1 945 w stosunku do okresu, dla którego obliczana jest prognoza. (To nie powinno być oczywiste, ale można je łatwo wykazać, oceniając nieskończoną serię.) Dlatego prosta prognoza średniej ruchomej ma tendencję do pozostawania w tyle za punktami zwrotnymi o około 1 945 okresów. Na przykład, gdy 945 0,5 opóźnienie wynosi 2 okresy, gdy 945 ± 0,2 opóźnienie wynosi 5 okresów, gdy 945 ± 0,1 opóźnienie wynosi 10 okresów, i tak dalej. Dla danego średniego wieku (to jest ilości opóźnienia), prosta prognoza wygładzania wykładniczego (SES) jest nieco lepsza od prognozy prostej średniej ruchomej (SMA), ponieważ umieszcza względnie większą wagę w najnowszej obserwacji - ie. jest nieco bardziej obojętny na zmiany zachodzące w niedawnej przeszłości. Na przykład model SMA z 9 terminami i model SES z 945 0.2 mają średnią wieku 5 lat dla danych w swoich prognozach, ale model SES przykłada większą wagę do ostatnich 3 wartości niż model SMA i do w tym samym czasie nie ma on całkowicie 8220forget8222 o wartościach większych niż 9 okresów, jak pokazano na tym wykresie: Kolejną ważną zaletą modelu SES w porównaniu z modelem SMA jest to, że model SES używa parametru wygładzania, który jest nieustannie zmienny, dzięki czemu można go łatwo zoptymalizować za pomocą algorytmu quotsolverquot, aby zminimalizować błąd średniokwadratowy. Optymalna wartość 945 w modelu SES dla tej serii okazuje się być 0,2961, jak pokazano tutaj: Średni wiek danych w tej prognozie wynosi 10,2961 3,4 okresów, co jest podobne do 6-okresowej prostej średniej kroczącej. Prognozy długoterminowe z modelu SES są prostą poziomą. jak w modelu SMA i modelu chodzenia bez wzrostu. Należy jednak zauważyć, że przedziały ufności obliczone przez Statgraphics teraz rozchodzą się w rozsądny sposób, i że są one znacznie węższe niż przedziały ufności dla modelu losowego spaceru. Model SES zakłada, że ​​seria jest w pewnym stopniu przewidywalna, podobnie jak model losowego spaceru. Model SES jest w rzeczywistości szczególnym przypadkiem modelu ARIMA. więc teoria statystyczna modeli ARIMA zapewnia solidną podstawę do obliczania przedziałów ufności dla modelu SES. W szczególności model SES jest modelem ARIMA z jedną niesezonową różnicą, terminem MA (1) i nie ma stałego okresu. inaczej znany jako model DAIMA (0,1,1) bez stałej wartości. Współczynnik MA (1) w modelu ARIMA odpowiada ilości 1-945 w modelu SES. Na przykład, jeśli dopasujesz model ARIMA (0,1,1) bez stałej do analizowanej tutaj serii, szacowany współczynnik MA (1) okaże się równy 0,7029, czyli prawie dokładnie jeden minus 0,2961. Możliwe jest dodanie do modelu SES założenia niezerowego stałego trendu liniowego. Aby to zrobić, po prostu określ model ARIMA z jedną niesezonową różnicą i terminem MA (1) ze stałą, tj. Model ARIMA (0,1,1) ze stałą. Prognozy długoterminowe będą miały tendencję równą średniej tendencji obserwowanej w całym okresie szacowania. Nie można tego zrobić w połączeniu z korektą sezonową, ponieważ opcje korekty sezonowej są wyłączone, gdy typ modelu jest ustawiony na ARIMA. Można jednak dodać stały, długotrwały trend wykładniczy do prostego modelu wygładzania wykładniczego (z korektą sezonową lub bez niego) za pomocą opcji korekty inflacji w procedurze prognozowania. Odpowiednia stopa inflacji (procent wzrostu) na okres może być oszacowana jako współczynnik nachylenia w liniowym modelu trendu dopasowany do danych w połączeniu z logarytmem naturalnym, lub może być oparty na innych, niezależnych informacjach dotyczących długoterminowych perspektyw wzrostu . (Powrót do początku strony.) Browns Linear (tzn. Podwójnie) Exponential Smoothing Modele SMA i modele SES zakładają, że nie ma żadnego trendu w danych (co jest zwykle w porządku lub przynajmniej niezbyt dobre dla 1- prognozy wyprzedzające, gdy dane są stosunkowo hałaśliwe) i mogą być modyfikowane w celu włączenia stałego trendu liniowego, jak pokazano powyżej. A co z trendami krótkoterminowymi Jeśli w serii pojawiają się zmienne stopy wzrostu lub cykliczny wzór, który wyraźnie odróżnia się od hałasu, i jeśli istnieje potrzeba przewidywania z wyprzedzeniem dłuższym niż 1 okres, wówczas można również oszacować trend lokalny. problem. Prosty model wygładzania wykładniczego można uogólnić w celu uzyskania liniowego modelu wygładzania wykładniczego (LES), który oblicza lokalne oszacowania zarówno poziomu, jak i trendu. Najprostszym modelem trendu zmiennym w czasie jest liniowy model wygładzania wykładniczego Browns, który wykorzystuje dwie różne wygładzone serie, które są wyśrodkowane w różnych punktach czasowych. Formuła prognozowania opiera się na ekstrapolacji linii przez dwa ośrodki. (Bardziej wyrafinowana wersja tego modelu, Holt8217s, jest omówiona poniżej.) Algebraiczna postać liniowego modelu wygładzania wykładniczego Brown8217, podobnie jak model prostego wykładniczego wygładzania, może być wyrażana w wielu różnych, ale równoważnych formach. "Norma" w tym modelu jest zwykle wyrażana następująco: Niech S oznacza serie wygładzone pojedynczo, otrzymane przez zastosowanie prostego wygładzania wykładniczego dla szeregu Y. Oznacza to, że wartość S w okresie t jest określona przez: (Przypomnijmy, że w prostym wygładzanie wykładnicze, to byłaby prognoza dla Y w okresie t1.) Następnie pozwól oznaczać podwójnie wygładzoną serię uzyskaną przez zastosowanie prostego wygładzania wykładniczego (używając tego samego 945) do serii S: Na koniec, prognozy dla Y tk. dla każdego kgt1, jest podana przez: To daje e 1 0 (to jest trochę oszukiwać, i niech pierwsza prognoza równa się faktycznej pierwszej obserwacji), i e 2 Y 2 8211 Y 1. po którym prognozy są generowane za pomocą równania powyżej. Daje to takie same dopasowane wartości, jak formuła oparta na S i S, jeśli te ostatnie zostały uruchomione przy użyciu S 1 S 1 Y 1. Ta wersja modelu jest używana na następnej stronie ilustrującej połączenie wygładzania wykładniczego z korektą sezonową. Holt8217s Linear Exponential Smoothing Brown8217s Model LES oblicza lokalne oszacowania poziomu i trendu, wygładzając najnowsze dane, ale fakt, że robi to za pomocą pojedynczego parametru wygładzania, nakłada ograniczenia na wzorce danych, które może dopasować: poziom i trend nie mogą się różnić w niezależnych stawkach. Model LES Holt8217s rozwiązuje ten problem, włączając dwie stałe wygładzania, jedną dla poziomu i drugą dla trendu. W każdej chwili t, jak w modelu Brown8217s, istnieje oszacowanie Lt poziomu lokalnego i oszacowanie T t trendu lokalnego. Tutaj są one obliczane rekurencyjnie od wartości Y obserwowanej w czasie t oraz poprzednich oszacowań poziomu i trendu za pomocą dwóch równań, które oddzielnie stosują wygładzanie wykładnicze. Jeżeli szacowany poziom i tendencja w czasie t-1 to L t82091 i T t-1. odpowiednio, wówczas prognoza dla Y tshy, która zostałaby dokonana w czasie t-1, jest równa L t-1 T t-1. Gdy obserwowana jest wartość rzeczywista, zaktualizowana estymacja poziomu jest obliczana rekurencyjnie poprzez interpolację między Y tshy i jej prognozą L t-1 T t-1, przy użyciu wag o wartości 945 i 1-945. Zmiana szacowanego poziomu, mianowicie L t 8209 L t82091. można interpretować jako hałaśliwy pomiar trendu w czasie t. Zaktualizowane oszacowanie trendu jest następnie obliczane rekursywnie przez interpolację pomiędzy L t 8209 L t82091 a poprzednim oszacowaniem trendu, T t-1. używając ciężarów 946 i 1-946: Interpretacja stałej wygładzania trendu 946 jest analogiczna do stałej wygładzania poziomu 945. Modele o małych wartościach 946 przyjmują, że trend zmienia się bardzo powoli w czasie, natomiast modele z większe 946 zakłada, że ​​zmienia się szybciej. Model z dużym 946 uważa, że ​​odległe jutro jest bardzo niepewne, ponieważ błędy w oszacowaniu trendów stają się dość ważne przy prognozowaniu na więcej niż jeden okres. (Powrót do początku strony.) Stałe wygładzania 945 i 946 można oszacować w zwykły sposób, minimalizując średni błąd kwadratowy prognoz 1-krokowych. Po wykonaniu tej czynności w Statgraphics, szacunkowe wartości wynoszą 945 0,3048 i 946 0,008. Bardzo mała wartość wynosząca 946 oznacza, że ​​model przyjmuje bardzo niewielką zmianę trendu z jednego okresu do drugiego, więc w zasadzie ten model próbuje oszacować długoterminowy trend. Analogicznie do pojęcia średniego wieku danych, które są używane do oszacowania lokalnego poziomu serii, średni wiek danych wykorzystywanych do oszacowania lokalnego trendu jest proporcjonalny do 1 946, chociaż nie jest dokładnie taki sam jak ten. . W tym przypadku okazuje się, że jest to 10.006 125. Nie jest to bardzo dokładna liczba, ponieważ dokładność oszacowania 946 wynosi 2182 tak naprawdę 3 miejsca po przecinku, ale jest tego samego ogólnego rzędu wielkości co wielkość próby 100, więc model ten uśrednia dość długą historię w szacowaniu trendu. Poniższy wykres prognozy pokazuje, że model LES szacuje nieco większy lokalny trend na końcu serii niż stały trend oszacowany w modelu SEStrend. Szacowana wartość 945 jest prawie identyczna z wartością uzyskaną przez dopasowanie modelu SES z trendem lub bez niego, więc jest to prawie ten sam model. Teraz, czy wyglądają one jak rozsądne prognozy dla modelu, który ma oszacować lokalny trend Jeśli wyobrazisz sobie 8220eyeball8221 ten wykres, wygląda na to, że lokalny trend spadł na końcu serii Co się stało Parametry tego modelu zostały oszacowane poprzez zminimalizowanie błędu kwadratów prognoz 1-krok naprzód, a nie prognoz długoterminowych, w którym to przypadku trend doesn8217t robi dużą różnicę. Jeśli wszystko, na co patrzysz, to błędy 1-etapowe, nie widzisz większego obrazu trendów w ciągu (powiedzmy) 10 lub 20 okresów. Aby uzyskać ten model lepiej dopasowany do ekstrapolacji danych przez gałkę oczną, możemy ręcznie dostosować stałą wygładzania trendu, aby wykorzystała krótszą linię podstawową do oszacowania trendu. Na przykład, jeśli zdecydujemy się ustawić 946 0,1, średnia wieku danych wykorzystywanych do oszacowania trendu lokalnego wynosi 10 okresów, co oznacza, że ​​uśredniamy trend w ciągu ostatnich 20 okresów. W tym przypadku wygląda wykres prognozy, jeśli ustawimy 946 0,1, zachowując 945 0,3. Jest to intuicyjnie uzasadnione dla tej serii, chociaż prawdopodobnie ekstrapolowanie tego trendu prawdopodobnie nie będzie dłuższe niż 10 okresów w przyszłości. A co ze statystykami błędów? Oto porównanie modeli dla dwóch modeli pokazanych powyżej oraz trzech modeli SES. Optymalna wartość 945. Dla modelu SES wynosi około 0,3, ale podobne wyniki (z odpowiednio mniejszą lub większą reaktywnością) uzyskuje się przy 0,5 i 0,2. (A) Holts linear exp. wygładzanie z alfa 0,3048 i beta 0,008 (B) Holts linear exp. wygładzanie z alfa 0.3 i beta 0.1 (C) Proste wygładzanie wykładnicze z alfa 0,5 (D) Proste wygładzanie wykładnicze z alfa 0.3 (E) Proste wygładzanie wykładnicze z alfa 0.2 Ich statystyki są prawie identyczne, więc naprawdę nie możemy dokonać wyboru na podstawie błędów prognozy 1-krokowej w ramach próby danych. Musimy odwołać się do innych kwestii. Jeśli mocno wierzymy, że oparcie obecnego szacunku trendu na tym, co wydarzyło się w ciągu ostatnich 20 okresów, ma sens, możemy postawić argumenty za modelem LES z 945 0,3 i 946 0,1. Jeśli chcemy być agnostyczni w kwestii, czy istnieje lokalny trend, to jeden z modeli SES może być łatwiejszy do wyjaśnienia, a także dałby więcej prognoz w połowie drogi na następne 5 lub 10 okresów. (Powrót do początku strony.) Który rodzaj ekstrapolacji trendów jest najlepszy: poziomy lub liniowy Dowody empiryczne sugerują, że jeśli dane zostały już skorygowane (w razie potrzeby) o inflację, może być nieostrożnością ekstrapolować krótkoterminowe liniowe trendy bardzo daleko w przyszłość. Dzisiejsze trendy mogą się w przyszłości zanikać ze względu na różne przyczyny, takie jak starzenie się produktów, zwiększona konkurencja i cykliczne spadki lub wzrosty w branży. Z tego powodu proste wygładzanie wykładnicze często zapewnia lepszą pozapróbkę, niż można by się było tego spodziewać, pomimo cytowania ekwiwalentu trendów poziomych. Tłumione modyfikacje trendów liniowego modelu wygładzania wykładniczego są również często stosowane w praktyce, aby wprowadzić nutę konserwatyzmu do swoich projekcji trendów. Model LES z tłumioną tendencją może być zaimplementowany jako specjalny przypadek modelu ARIMA, w szczególności modelu ARIMA (1,1,2). Możliwe jest obliczenie przedziałów ufności wokół długoterminowych prognoz generowanych przez modele wygładzania wykładniczego, poprzez uznanie ich za szczególne przypadki modeli ARIMA. (Uwaga: nie wszystkie programy poprawnie obliczają przedziały ufności dla tych modeli). Szerokość przedziałów ufności zależy od (i) błędu RMS modelu, (ii) rodzaju wygładzania (prostego lub liniowego) (iii) wartości (s) stałej (ów) wygładzania (-ych) i (iv) liczbę okresów, które prognozujesz. Ogólnie rzecz biorąc, interwały rozkładają się szybciej, gdy 945 staje się większy w modelu SES i rozprzestrzeniają się znacznie szybciej, gdy stosuje się liniowe zamiast prostego wygładzania. Ten temat jest omówiony dalej w sekcji modeli ARIMA notatek. (Powrót do początku strony.) Dokumenty techniczne i prezentacje Nasze artykuły techniczne i prezentacje dostarczają informacji na temat naszych technologii, produktów i rozwiązań. Oprócz dokumentów, które są tutaj dostępne, inne artykuły są dostępne w każdej społeczności i na liście artykułów technicznych. Referaty i prezentacje wydane w 2017 r. Następujące prace zostały przedstawione przez pracownika SAS na SAS Global Forum lub w innej grupie użytkowników lub konferencji. Przyspieszone testy jako skuteczny sposób poprawy jakości Niniejszy dokument poprowadzi Cię przez proces trzyetapowego analizowania danych za pomocą procedury RELIABILITY w SASQC. Podkreśla funkcje dodane do procedury RELIETNOŚĆ w SASQC 13.1. Przeczytaj artykuł (PDF) Przegląd uczenia maszynowego z programem SAS Enterprise Miner W niniejszym dokumencie przedstawiono przegląd uczenia maszynowego i przedstawiono kilka nadzorowanych i nienadzorowanych przykładów uczenia maszynowego korzystających z programu SAS Enterprise Miner. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik zip (ZIP) Tworzenie skoroszytów do programu Microsoft Excel z wieloma arkuszami za pomocą SAS: podstawy i więcej niż część 1 W tej prezentacji wyjaśniono, jak używać oprogramowania Base SAS9 do tworzenia skoroszytów Microsoft Excel na wiele arkuszy. Nauczysz się technik krok po kroku, aby szybko i łatwo tworzyć atrakcyjne wielopłaszczyznowe skoroszytach programu Excel, które zawierają dane wyjściowe SAS przy użyciu zestawu tagów ODS programu ExcelXP. Techniki można stosować niezależnie od platformy, na której zainstalowane jest oprogramowanie SAS. Możesz nawet używać ich na komputerze typu mainframe Chociaż tytuł jest podobny do poprzednich prezentacji tego autora, ta prezentacja zawiera nowe i poprawione materiały, które nie zostały wcześniej zaprezentowane. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik zip (ZIP) PDF vs. HTML: Cant We All Just Get Along Ten dokument wyjaśnia moc i różnice każdego miejsca docelowego. Dowiesz się, jak działa każdy cel i zrozumiesz, dlaczego dane wyjściowe wyglądają tak, jak on działa. Poznaj porady i wskazówki dotyczące modyfikowania kodu SAS, aby każdy z nich wyglądał bardziej jak inny. Wskazówki obejmują od początkującego do zaawansowanego we wszystkich obszarach raportowania. Każde miejsce docelowe przypomina superbohatera, pomagając w przekształcaniu raportów tak, aby spełniały wszystkie Twoje potrzeby. Naucz się korzystać z każdego miejsca docelowego ODS w najszerszym zakresie jego mocy. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik ZIP (ZIP) Przeczytaj prezentację (PDF) Makro SAS, aby zdiagnozować wpływowe przedmioty w badaniach długoterminowych W tym artykule przedstawiono makro SAS SCDMixed, które implementuje uogólnienie Distance Cooks do analizy wpływu w modelach mieszanych dla danych podłużnych lub klastrowych. Makro oblicza stopień perturbacji i skalowane miary dystansu Cook'a Zhu et al. (2017) i przedstawia wyniki z przydatnymi podsumowaniami tabelarycznymi i graficznymi. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik ZIP (ZIP) Symulacja portfela Straty przed zdarzeniami niepożądanymi: aplikacje w branżach ubezpieczeniowej i finansowej W tym artykule omówiono możliwości procedur HPCOUNTREG, HPSEVERITY i HPCDM, które określają częstotliwość, wagę i złożoność. modele dystrybucji, odpowiednio w masowo równoległym środowisku przetwarzania. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik ZIP (ZIP) Ważone metody analizy brakujących danych za pomocą procedur GEE i CAUSALTRT W niniejszym dokumencie dokonano przeglądu koncepcji i metod statystycznych w nowych procedurach GEE i CAUSALTRT w SASSTAT 13.2. Przykłady ilustrują, w jaki sposób można zastosować procedurę GEE do niekompletnych danych podłużnych, a procedurę CAUSALTRT do danych obserwacyjnych. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik ZIP (ZIP) Dokumenty i prezentacje wydane w 2017 r. Następujące artykuły zostały przedstawione przez pracownika SAS na SAS Global Forum lub w innej grupie użytkowników lub konferencji. Agile Adoption: Mierzenie swojej wartości W tym dokumencie wyjaśniono, w jaki sposób SAS RampD tworzy nagradzane oprogramowanie dzięki zastosowaniu zwinnej metodologii tworzenia oprogramowania zwanej Agile Scrum. Chociaż wykorzystywana przez branżę mainstream, unikalna kultura SAS daje mu ostateczną przewagę, która daje lepsze wyniki. W niniejszym dokumencie opisano, w jaki sposób SAS stosuje, mierzy i stale się uczy. Ten artykuł został przedstawiony na Konferencji Strategicznej Wykonawczej Stanforda w 2017 roku. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik ZIP (ZIP) Mapy podobne do Google w SAS Często nas pytamy, czy możemy mieć mapy podobne do Map Google w SAS. Klienci chcą, aby mapa tła była wyświetlana za ich danymi, aby mogli zobaczyć, gdzie znajdują się ulice lub inne funkcje. Mogą również przesuwać i powiększać mapę. Teraz możesz mieć mapy podobne do Google w SAS. Artykuł omawia ten nowy typ mapowania w dodawaniu do produktów takich jak SAS Visual Analytics Explorer i koncentruje się na wykorzystaniu tej nowej możliwości w SASGRAPH. Przykładowy kod jest dołączony. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik zip (ZIP) GEODODE PROC: Znajdowanie lokalizacji poza USA W tym artykule analizujemy użycie PROC GEOCODE w celu przekształcenia informacji adresowych w lokalizacje map. Przegląda całą funkcjonalność PROC GEOCODE i obejmuje także najnowsze możliwości obsługi adresów poza Stanami Zjednoczonymi. Obejmuje to miasta na całym świecie, kody pocztowe poza Stanami Zjednoczonymi oraz poziom ulicy dla Kanady. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik ZIP (ZIP) Wskazówki i triki: Korzystanie z nowych zestawów danych SAS Map Istnieją problemy z istniejącymi zestawami danych MAPS. Aby rozwiązać te problemy, otrzymaliśmy licencję na nowe zestawy danych map z GfK GeoMarketing, które ostatecznie zastąpią dane MAPS. W tym dokumencie przeanalizowano nowe dane mapy i zmiany. Omówiono przykłady migracji. Przeczytaj artykuł (PDF) Co nowego w SAS Enterprise Business Intelligence dla SAS 9.3 SAS Enterprise BI Server zapewnia kompleksowy pakiet narzędzi BI, który umożliwia szerokiemu zestawowi użytkowników biznesowych i IT tworzenie i używanie spójnych, opartych na faktach informacji. Najnowsza wersja zawiera udoskonalenia zarówno SAS Web Report Studio, jak i SAS BI Dashboard. Kluczowe umiejętności są omawiane i demonstrowane przez członków zespołu ds. Produktu. Projektowanie raportów i pulpitów nawigacyjnych jest teraz bardziej elastyczne, a konsumenci korzystający z usług końcowych korzystają z lepszej wydajności, lepszej nawigacji i interakcji oraz lepszej integracji z programem Excel i klientem poczty e-mail. Zaprezentowane są plany przyszłych wydań, takie jak mobilne dostarczanie raportów SAS Web Report Studio oraz sposób, w jaki SAS Enterprise BI Server pasuje do ogólnego portfolio BI. Przeczytaj artykuł (PDF) Bezpłatne wyrażenia i inne wskazówki dotyczące GTL Ta prezentacja obejmuje kilka nowych sposobów wykorzystania funkcji kroków DATA do tworzenia zgrupowanych wykresów na podstawie warunków i do wyboru podzbioru obserwacji. Przedstawiono również użycie funkcji PROC FCMP w wyrażeniach GTL. Omówiono nowatorskie zastosowania przestrzeni nienaruszającej do tworzenia porwanych wykresów i wykresów z wciętym tekstem, a także sposoby obejścia znaków Unicode w kolumnach danych. Dowiedz się, jak wyrazić siebie z łatwością, graficznie Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik ZIP (ZIP) Niektóre techniki integracji danych wyjściowych SAS z programem Microsoft Excel za pomocą Base SAS W tym artykule wyjaśniono niektóre techniki integrowania danych wyjściowych SAS z programem Microsoft Excel. Techniki przedstawione w tym artykule wymagają Base SAS 9.1.3 SP4 i nowszych wersji i mogą być używane niezależnie od platformy, na której jest zainstalowany SAS. Możesz nawet używać ich na komputerze mainframe. Tworzenie i dostarczanie skoroszytów na żądanie iw czasie rzeczywistym jest omawiane przy użyciu technologii serwerów SAS. Chociaż tytuł jest podobny do poprzednich prac tego autora, niniejszy artykuł zawiera nowe i poprawione materiały, które nie zostały wcześniej przedstawione. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik ZIP (ZIP) Dane wejściowe i wyjściowe danych sieciowych za pomocą SAS Czy masz dane w Internecie, które chcesz zintegrować z SAS. W niniejszym dokumencie wyjaśniono, w jaki sposób można uzyskać dane sieciowe, przetworzyć je i wyeksportować z powrotem do sieci. Przykłady wykorzystują istniejące funkcje, takie jak procedury SOAP i XSL, aplikacja SAS XML Mapper i silnik LIBNAME XMLV2, a także dwie nowe funkcje: opcja AUTOMAP w standardzie XMLV2 LIBNAME i procedura JSON. Opcja AUTOMAP pozwala na tworzenie domyślnych plików XMLMap w SAS. Procedura JSON eksportuje zbiory danych SAS w formacie JSON do zewnętrznego pliku. A jeśli chcesz napisać wynik JSON w formacie swobodnym, zapomnij o instrukcjach SAS PUT, procedura JSON obsługuje także wyjście JSON o dowolnych formach. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik zip (ZIP) Dokumenty i prezentacje wystawione w 2017 r. Następujące artykuły zostały przedstawione przez pracownika SAS na SAS Global Forum lub w innej grupie użytkowników lub konferencji. Wprowadzenie do tworzenia wielu arkuszy skoroszytów programu Microsoft Excel w prosty sposób z SAS W tym dokumencie wyjaśniono, jak używać oprogramowania Base SAS 9 do tworzenia skoroszytów Excel w wersji wielostronicowej (dla wersji programu Excel 2002 i nowszych). Nauczysz się technik krok po kroku, aby szybko i łatwo tworzyć atrakcyjne wielopłaszczyznowe skoroszyty programu Excel zawierające dane wyjściowe SAS przy użyciu zestawu tagów ODS ExcelXP i stylów ODS. Techniki przedstawione w niniejszym dokumencie mogą być używane niezależnie od platformy, na której jest zainstalowane oprogramowanie SAS. Możesz nawet używać ich na komputerze mainframe. Tworzenie i dostarczanie skoroszytów na żądanie iw czasie rzeczywistym jest omawiane przy użyciu technologii serwerów SAS. Chociaż tytuł jest podobny do poprzednich prac tego autora, niniejszy artykuł zawiera nowe i poprawione materiały, które nie zostały wcześniej przedstawione. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik ZIP (ZIP) Wykrywanie społeczności: najlepsze wskazówki i funkcje społeczności w SAS Ta publikacja przedstawia wspólne wysiłki dwóch różnych pracowników SAS o różnych poglądach i doświadczeniach z forum SAS Communities. Przeczytanie tego artykułu ułatwi ci korzystanie z community. sas, aby być na bieżąco, dzielić się wiedzą, rozwijać swoją profesjonalną sieć i uzyskać pomoc. Artykuł zawiera także odpowiedzi na pytanie Jak przesłać pytanie w trybie online Przeczytaj artykuł (PDF) Off the Beaten Path: Twórz niezwykłe wykresy z GTL Ta prezentacja obejmuje wiele sztuczek i wskazówek do tworzenia unikalnych wykresów, które przyciągają uwagę czytelników, a także skutecznie dostarczyć informacje. Dowiedz się, jak rozciągnąć granice tego, co jest możliwe dzięki Grafice ODS. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik ZIP (ZIP) Razem na końcu: Analiza przestrzenna i mapowanie SASreg W tym artykule omówiono dodawanie mapowania do analizy przestrzennej. Analiza przestrzenna dodaje inteligencję do map map, zapewniając kontekst dla analizy przestrzennej. Przykłady pokazują, w jaki sposób można wykorzystać funkcję Adnotate SASGRAPH ze specyfikacją przezroczystości (nowa w SAS 9.3), aby połączyć przewidywaną powierzchnię przestrzenną z tradycyjnymi mapami SASGRAPH. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik ZIP (ZIP) Wizualizacja technik danych, w tym automatyczne tworzenie wykresów i dużych danych dla SAS Global Forum 2017 Wizualizacja danych o różnych rozmiarach może być trudnym zadaniem. W niniejszym artykule omówiono kwestie dotyczące wizualizacji danych i przedstawiono sugestie dotyczące rozwiązania tych problemów. Artykuł pomaga użytkownikom, którzy nie wiedzą, które wizualizacje wykorzystać do swoich danych. Przeczytaj artykuł (PDF) Referaty i prezentacje z 2017 r. Poniższe artykuły przedstawiają funkcje i zastosowania nowo opracowanych lub ulepszonych narzędzi i rozwiązań SAS. Artykuły te zostały zaprezentowane na SAS Global Forum jako planowy dokument, podczas prezentacji SAS Presents lub na Dnie Demo. Zobacz sprawozdanie SAS Global Forum 2017. Największe hity: ODS Essentials Każdy użytkownik powinien wiedzieć Właśnie wtedy, gdy myślisz, że znasz każdą piosenkę (funkcję) w paradzie hitów ODS, odkrywasz, że istnieje opcja lub cel lub funkcja, która śpiewasz jej pochwały, ponieważ funkcja zwiększyła twoje raporty do następny poziom. Niniejszy dokument omawia niektóre z podstawowych funkcji i opcji ODS, które każdy użytkownik musi wiedzieć, aby być produktywnym. W tym dokumencie przedstawiono konkretne przykłady kodów ODS Greatest Hits. Przyjdź na tę sesję i poznaj niektóre z podstawowych powodów, dla których ODS i Base SAS rocka Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik zip (ZIP) Wprowadzenie do grafiki ODS dla nie-statystyków Czy jesteś historią, Anglią lub innymi humanistami? główny, który wpadł na programowanie SAS Jesteś analitykiem biznesowym lub analitykiem raportów, którego wiedza statystyczna kończy się średnią, medianą, percentylem i odchyleniem standardowym Nie znam dopasowanej krzywej lessowej z oszacowania przeżycia Musisz wykonać kilka wykresów serii i wykresów słupkowych, a może sporadycznie box-działka Dont Panic Ta prezentacja jest dla Ciebie Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik ZIP (ZIP) Dont Gamble z wynikami: Jak używać formatów Microsoft z ODS Czy jesteś sfrustrowany, gdy Excel nie używa twoich formatów SAS dla komórek numerycznych? tracisz wiodące zera na kodach pocztowych lub numerach identyfikacyjnych Czy twoja zmienna znakowa zmienia się w liczbę w Excelu Nie graj z wynikami Dowiedz się, jak używać atrybutów stylu HTMLSTYLE i TAGATTR do wysyłania Mic Rosoft w formatach od SAS po Excel. W tym artykule omówiono, w jaki sposób można użyć atrybutu HTMLSTYLE z obiektami docelowymi opartymi na HTML oraz atrybutu TAGATTR z miejscem docelowym TAGSETS. EXCELXP do wysyłania formatów Microsoft z SAS do programu Excel za pomocą nadpisań STYLE Output Delivery System (ODS). Dowiedz się, jak dowiedzieć się, jaki format Microsoft użyć i jak odpowiednio zastosować format z ODS. W pracy zawarta jest pomoc w pracy, zawierająca listę najczęstszych formatów Microsoft używanych w danych numerycznych. Przykłady w tym artykule demonstrują techniki kodowania PROC PRINT, PROC REPORT i PROC TABULATE. Dostarczane są inne pomoce do pracy, które zawierają listę najczęściej spotykanych atrybutów stylu używanych w nadpisaniach STYLE i pokazują, jak zbadać formaty Microsoft. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz plik zip (ZIP) Tworzenie stylowych wielowkładowych skoroszytów programu Microsoft Excel w łatwy sposób dzięki SAS W tym dokumencie wyjaśniono, jak używać oprogramowania Base SASreg9 do tworzenia skoroszytów Excel w wersji wielostronicowej (dla wersji programu Excel 2002 i nowszych) . Nauczysz się technik krok po kroku, aby szybko i łatwo tworzyć atrakcyjne wielopłaszczyznowe skoroszyty programu Excel zawierające dane wyjściowe SAS przy użyciu zestawu tagów ODS ExcelXP i stylów ODS. Techniki przedstawione w niniejszym dokumencie mogą być używane niezależnie od platformy, na której jest zainstalowane oprogramowanie SAS. Możesz nawet używać ich na komputerze mainframe. Tworzenie i dostarczanie skoroszytów na żądanie iw czasie rzeczywistym jest omawiane przy użyciu technologii serwerów SAS. Chociaż tytuł jest podobny do poprzednich prac tego autora, niniejszy artykuł zawiera nowe i poprawione materiały, które nie zostały wcześniej przedstawione. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz przykładowe mapy epidemii (ZIP): Wizualnie odkrywaj swoje dane Ta demonstracja pokazuje, jak dodać element przestrzenny do danych, aby odkryć nieznane wcześniej informacje. Przedstawiono szereg wskazówek i trików, w tym mapy gęstości punktowej, trasy podróży, mapy niegeograficzne i śledzenie łańcucha dostaw. Pobierz prezentację (PDF) Pobierz przykłady (ZIP) Dokumenty i prezentacje z 2017 r. Poniższe artykuły i prezentacje zostały zaprezentowane na spotkaniach grupowych SAS Users Group i innych konferencjach przez cały rok. Under the Hood: Jak używać zestawu znaczników ExcelXP EXCELXP jest miejscem docelowym ODS, które tworzy pliki Microsoft SpreadsheetML XML (przy użyciu szablonów TAGSET). Miejsce docelowe jest specjalnie używane do utworzenia pliku XML, który można otworzyć w programie Excel 2002 lub nowszym. Ta prezentacja zawiera przegląd miejsca docelowego TAGSETS. EXCELXP. Następnie zostaną przedstawione konkretne przykłady wykorzystania miejsca docelowego. Dla tej prezentacji nie ma dokumentu towarzyszącego. Pobierz prezentację (ZIP) Zrób to sam: Instalacja i rozwiązywanie problemów z własnym systemem SAS 9.2 Ta prezentacja zawiera klucze do udanej instalacji SAS 9.2. Zawiera wskazówki dotyczące rozwiązywania problemów i praktyczne porady, aby uniknąć pułapek podczas procesu instalacji i konfiguracji. Zawiera również wprowadzenie do SAS Enterprise Miner i SAS Management Console. Zobacz prezentację (PDF) Poniższe artykuły przedstawiają funkcje i zastosowania nowo opracowanych lub ulepszonych narzędzi i rozwiązań SAS. Artykuły te zostały zaprezentowane na SAS Global Forum jako planowy dokument, podczas prezentacji SAS Presents lub na Dnie Demo. Zobacz sprawozdanie SAS Global Forum 2017. Praktyczne podejście do zabezpieczenia wdrożenia platformy Intelligence SAS 9.2 Ten dokument jest praktycznym przykładem bezpiecznego wdrażania platformy SAS Intelligence, opartego na faktycznych wymaganiach klienta, zapewniającej różnym grupom użytkowników dostęp do różnych zabezpieczonych zasobów danych, obliczania możliwości serwera, klienta stacjonarnego i sieci Web funkcjonalność aplikacji. Ten dokument ma służyć jako przewodnik dla administratorów SAS i zakłada, że ​​znasz pojęcia i terminologię wprowadzoną w SAS 9.2 Intelligence Platform: Security Administration Guide. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz przykładowy program (ZIP) Dodawanie statystycznej funkcjonalności do kroku danych z PROC FCMP W niniejszym dokumencie przedstawiono sposób dodawania funkcji statystycznych do etapu danych poprzez zdefiniowanie funkcji FCMP. Przedstawiono w nim konkretne przykłady zamykania SAS Analytics w funkcjach FCMP, dzięki czemu można je wywoływać praktycznie z dowolnego miejsca w SAS. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz próbki (ZIP) Lepsze podejmowanie decyzji dzięki SAS Enterprise Business Intelligence i Microsoft Dodatek SAS dla Microsoft Office ma nowe możliwości integracji z Microsoft Outlook, które umożliwiają lepsze podejmowanie decyzji, zwiększanie wydajności i obniżanie kosztów poprzez przyjmowanie pełne wykorzystanie SAS Enterprise BI w środowisku Microsoft Outlook. Przeczytaj artykuł (PDF) Odkrywanie drogi Mniej podróżującej do informacji SAS: Przewodnik po twojej podróży Celem tego artykułu i towarzyszących mu prezentacji jest uzbrojenie cię w narzędzia niezbędne do zlokalizowania informacji, kiedy jej potrzebujesz, niezależnie od tego, gdzie ona się znajduje. Zamierzamy otworzyć okno na zasoby online, ale także mamy nadzieję, że przyniesiecie własne sugestie dotyczące sesji pytań i odpowiedzi. Zapoznaj się z artykułem (PDF) Wykrywanie oszustw przy użyciu SAS Data Mining Niniejszy dokument zawiera przegląd różnych technik eksploracji danych, które okazały się skuteczne w wykrywaniu różnych rodzajów oszustw. Na podstawie studiów przypadku zostaną opisane udane wdrożenia w różnych branżach. Przeczytaj artykuł (PDF) Często zadawane pytania dotyczące konfiguracji pamięci Niniejszy dokument zawiera pytania, które zostały zadane przez autorów, ponieważ przedstawili podobny dokument na SAS Global Forum 2007. Ten dokument został zatytułowany "Najlepsze praktyki dotyczące konfigurowania Twojego podsystemu IO dla aplikacji SASreg9. Przeczytaj artykuł (PDF) GEODODE PROC: teraz z geokodowaniem na poziomie ulicy W tym artykule analizujemy użycie PROC GEOCODE w celu przekształcenia informacji adresowych w lokalizacje map. Dotyczy to teraz geokodowania na poziomie ulicy lub dachu. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz przykładowe programy SAS (ZIP) Oświetlenie drogowe Twórz wielorokie skoroszyty programu Microsoft Excel w łatwy sposób dzięki SAS W tym dokumencie znajdziesz instrukcje krok po kroku dotyczące korzystania z Base SAS 9.1 lub nowszej wersji w celu utworzenia programu Excel skoroszyt zawierający dwa arkusze robocze. Arkusze robocze zawierają fikcyjne wyniki badań laboratoryjnych do badań klinicznych oraz dane dotyczące zakresów stosowanych w oświetleniu drogowym. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz przykładowe programy (ZIP) Artykuły i prezentacje z 2009 r. Poniższe artykuły przedstawiają cechy i zastosowania nowo opracowanych lub ulepszonych narzędzi i rozwiązań SAS. Artykuły te zostały zaprezentowane na SAS Global Forum jako planowy dokument, podczas prezentacji SAS Presents lub na Dnie Demo. Zobacz sprawozdanie SAS Global Forum 2009. Branding SAS Aplikacje internetowe dla twojego przedsiębiorstwa W tym artykule omówiono nowe narzędzia i procesy dodane w SAS 9.2 do tworzenia i utrzymywania niestandardowych motywów. Przykłady z aplikacji internetowych SAS Enterprise BI (SAS Web Report Studio i SAS Information Delivery Portal) zostaną pokazane w celu zilustrowania niektórych możliwości dostępnych po wydaniu SAS 9.2. Przeczytaj artykuł (PDF) CSSSTYLE: Stylowe wyjście z ODS i SAS 9.2 Niniejszy dokument przedstawia wprowadzenie do użycia nowej opcji CSSSTYLE w SAS 9.2. Ta opcja umożliwia stosowanie specyfikacji stylów kaskadowych (CSS) dla plików RTF i PDF, a także plików HTML. Artykuł zawiera krótkie wprowadzenie do składni CSS i niektórych funkcji, takich jak sekcje CSS mediów, które są szczególnie przydatne podczas tworzenia danych wyjściowych ODS. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz przykładowe programy SAS (ZIP) Zmień przechwytywanie danych i korzyści dla nowoczesnej hurtowni danych firmy W tym artykule opisano sposób, w jaki hurtownia danych przekształciła się z systemu raportowania departamentów w centralne repozytorium informacji, która jest kluczowa do aktywnego podejmowania decyzji dla użytkowników z pierwszej linii. Przeczytaj artykuł (PDF) Szanowna Panna SAS Odpowiedzi: Przewodnik po efektywnym kodowaniu kodu PROC SQL Ten dokument odpowiada na najczęściej zadawane pytania i pomaga wykorzystać potencjał Structured Query Language. Przeczytaj artykuł (PDF) Dynamiczne komunikaty ułatwiają kaskadowanie danych: Przedstawiamy nowe funkcje w mechanizmie SAS 9.2. Ramy terminowe Platforma szybkiego dostępu jest dostępna dla wszystkich klientów komputerów i sieci Web na platformie SAS Business Analytics. Nowa funkcja w SAS 9.2 dynamicznych zapytań kaskadowych umożliwia użytkownikom tworzenie niestandardowych monitów, które z łatwością wyodrębniają niezbędne informacje w oparciu o wcześniej wprowadzone wartości zachęty. W tym dokumencie zostaną podświetlone podpowiedzi dynamiczne i omówienie nowych lub udoskonalonych funkcji, takich jak monity kaskadowania, względna prośba o datę i godzinę oraz podpowiedzi dotyczące zakresu. Przeczytaj artykuł (PDF) Eksperymentowanie poza sceną: Wykorzystanie SASQC do nowoczesnych zastosowań projektowania eksperymentalnego W tym artykule przedstawiono specjalistyczne funkcje oprogramowania SASQC, które umożliwiają stosowanie zasad eksperymentalnego projektowania poza tradycyjnymi aplikacjami. Przeczytaj artykuł (PDF) Have It Your Way: Zmieniaj i odtwarzaj dane wyjściowe za pomocą dokumentu ODS W niniejszym dokumencie przedstawiono sposób przechwytywania danych wyjściowych i zapisywania ich w magazynie dokumentów wyjściowego systemu ODS (Output Delivery System). Następnie możesz utworzyć niestandardowe foldery i niestandardową hierarchię folderów przy użyciu ODS DOCUMENT i PROC DOCUMENT, aby zmienić kolejność i powtórzyć wyniki. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz przykładowe programy SAS (ZIP) Zwiększanie przepustowości SAS IO poprzez unikanie pamięci podręcznej plików systemu operacyjnego W tym artykule omówiono, kiedy użycie SGIO i DIO jest właściwe i jak określić i dostroić te dwie możliwości. Ponadto w artykule zostaną przedstawione przykłady potencjalnej poprawy przepustowości we / wy systemu, co może być bardzo znaczące. Zapoznaj się z procedurami baz danych w bazie danych z Teradata: jak działają i co kupują W tym artykule dokonujemy przeglądu wybranych ulepszeń, które są wprowadzane do instrukcji procedur SAS w Base SAS, SASSTAT i SAS Enterprise Miner, i jak procedury te mają wpływ na dystrybucję pracy między SAS i Teradata. Omówiono również podsumowanie charakterystyki działania tych wzmocnionych procedur. Przeczytaj artykuł (PDF) Maksymalizując wydajność rozwiązania SAS: analizy przypadków w zakresie dostrajania serwera aplikacji WWW dla aplikacji SAS klasy n Ten artykuł przedstawia podstawowy przepływ, który rozpoczyna się od sprawdzenia metod wymaganych do utworzenia bieżącego pojedynczego Java Web Application Server jest bardziej responsywny i odporny. Koncentruje się na tematach istotnych dla administratorów, architektów i wdrożeniowców rozwiązań SAS. Przeczytaj artykuł (PDF) Więcej porad i wskazówek dotyczących tworzenia skoroszytów programu Microsoft Excel w łatwy sposób dzięki transferowi SAS Dane SAS i wyniki analityczne między SAS i Microsoft Excel mogą być trudne, szczególnie gdy SAS nie jest zainstalowany na platformie Windows. W tym artykule wyjaśniono, jak używać obsługi XML w oprogramowaniu Base SAS9 do tworzenia skoroszytów Microsoft Excel (dla wersji programu Excel 2002 i późniejszych). Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz przykładowe programy SAS (ZIP) Publikuj formaty SAS w swoich Teradanych Serwer Inicjatywa SAS In-Database Processing, poprzez partnerstwo SAS i Teradata, wprowadziła SAS Formats Library for Teradata. Teraz formaty SAS mogą być publikowane w bazie danych, dzięki czemu Teradata może wykonać całą pracę. W tym dokumencie omówiono cały proces wdrażania formatów SAS i niestandardowych formatów. Przeczytaj artykuł (PDF) SAS IT Intelligence for VMware Infrastructure: Optymalizacja zasobów i odzyskiwanie kosztów Niniejszy dokument zawiera najważniejsze informacje, które pozwolą organizacjom IT efektywnie zarządzać i optymalizować cenne zasoby wirtualne oraz śledzić i odzyskiwać koszty zarówno w środowisku fizycznym, jak i wirtualnym. Przeczytaj artykuł (PDF) SAS Przechowywane procesy: Wyjście poza bieżące możliwości Kreatora zapisanych procesów W tym artykule omówiono bieżące możliwości i ograniczenia korzystania z Kreatora zapisanych procesów w celu wprowadzania danych przez użytkownika, a także usprawnienia i udoskonalenia wprowadzone w Przewodniku SAS Enterprise. 4.2. Zawiera praktyczny przykład dotyczący kaskadowych poleceń menu i dynamicznie wypełnianych menu. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz przykładowe programy SAS (ZIP) Wykresy SAS Tile: Tysiące porad biznesowych z jednym kliknięciem W tym dokumencie przedstawiono możliwości i zastosowania biznesowe wykresu płytkowego SAS. Wykres kafelkowy SAS wygląda jak krajobraz Kansas, gdy oglądany jest z miejsca przy oknie na ulubionej linii lotniczej, ale jego efektywne wykorzystanie koloru, rozmiaru i wskazówek dotyczących danych w hierarchicznej siatce komunikuje ważne informacje z zakresu analizy biznesowej. Przeczytaj artykuł (PDF) Platforma SAS Business Analytics jako usługa zarządzana centralnie W niniejszym dokumencie przeanalizowano niektóre zalety i korzyści wdrożenia platformy SAS Business Analytics w środowisku zarządzanym centralnie. Przeczytaj artykuł (PDF) Serwer skalowalnych danych wydajności SAS - kontrola bestii W tym artykule omówiono, jak skutecznie dostroić parametry skalowalnego serwera danych SAS i skonfigurować podsystem IO w celu uzyskania optymalnej wydajności. Zapoznaj się z testem papierowym (PDF) - Ulepszanie procedury INFOMAPS i silnika LIBNAME Niniejszy dokument został napisany dla klientów z wykorzystaniem możliwości map informacji w Base SAS. Będzie testować napęd nowych funkcji procedury i silnika. Wspólne zmiany w obu produktach INFOMAPS obejmują wsparcie dla wszystkich platform SAS BI i korzystanie z zaufanych połączeń równorzędnych. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz przykładowe porady i triki dotyczące programów SAS (ZIP) IV: Więcej sekretów map SASGRAPH W tym dokumencie analizowane są sekrety, które pozwalają wykorzystać moc map SASGRAPH do uzyskania map, które naprawdę chcesz. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz przykładowe programy SAS (ZIP) Przechyl palce przez szablony Niniejszy dokument zawiera przegląd wszystkich różnych typów szablonów i ich zastosowania w systemie dostarczania wyjściowego. Z szablonów stylów i tabel, które po raz pierwszy pojawiły się w pakiecie SAS 7 z najnowszymi szablonami wykresów, które pojawiły się w pakiecie SAS 9.2, niniejszy dokument zawiera przegląd i kilka konkretnych przykładów dla każdego typu szablonu. Przeczytaj artykuł (PDF) Pobierz przykładowe programy SAS (ZIP) Dziesięć najlepszych usprawnień SAS DBMS dla 2009 r. Ulepszone dzięki wewnętrznym działaniom programistycznym i wsparciu technicznemu SAS, w tym artykule opisano 10 najlepszych opcji wydajności, snipsów i procesów w celu zwiększenia dostępu szybkość do danych. Koncentracja będzie dotyczyć zarówno kroku DATA, jak i udoskonaleń wydajności rozwiązania dla różnych systemów zarządzania bazami danych (DBMS). Przeczytaj artykuł (PDF) Korzystanie z funkcji raportowania i audytu zabezpieczeń SAS 9.2 Metadane Niniejszy dokument wyjaśnia nowe funkcje audytu bezpieczeństwa SAS 9.2 wbudowane w serwer metadanych SAS i analizuje, w jaki sposób można wykorzystać te informacje. Oprócz audytu udostępniane są makra do raportowania zabezpieczeń. Sprawdzamy, jak używać tych makr, aby wyodrębnić ustawienia zabezpieczeń dla obiektów metadanych w zestawy danych, które można wykorzystać do generowania raportów. Przeczytaj artykuł (PDF) Wirtualizacja: Co to oznacza dla SAS W tym artykule omówiono wpływ wirtualizacji sprzętu, prezentacji i aplikacji na działające oprogramowanie SAS. Podano kilka przykładów produktów oprogramowania wykorzystywanych do implementacji rozwiązań wirtualizacyjnych, ale obejmuje tematy wirtualizacji w sposób ogólny, neutralny dla produktu. Tematem artykułu jest przede wszystkim perspektywa systemów operacyjnych Microsoft Windows, ale koncepcje można zastosować do innych systemów operacyjnych. Przeczytaj artykuł (PDF) Wdrażanie SAS zOS: Już nie instaluj swoich ojców już od wersji 9.2, ogólny proces wdrażania jest teraz jednolity we wszystkich architekturach hostów. Celem tego dokumentu jest zapoznanie się z podstawowymi informacjami na temat nowego procesu wdrażania z naciskiem na wdrożenie do systemu zOS. Przeczytaj artykuł (PDF) Referaty i prezentacje z 2008 r. Poniższe artykuły i prezentacje zostały zaprezentowane w regionalnych grupach użytkowników SAS i innych konferencjach przez cały rok. Adaptacja programów do paradygmatu SASreg9 Tematy tego artykułu obejmują: podstawową konwersję programu do zapisanego w SAS procesu, konwersję programów SASGRAPH, użycie zmiennych makro w konwersji programu, strumieniowanie w porównaniu z przejściowymi wynikami z przechowywanych procesów i trwałe pakiety wyników. (Uwaga: nieco inna wersja tej prezentacji została przedstawiona na SAS Global Forum, a slajdy wersji mogą być w twojej grupie użytkowników.) Pobierz prezentację (ZIP) Pobierz ulotkę (PDF) Poniższe artykuły przedstawiają funkcje i zastosowania nowo opracowane lub ulepszone narzędzia i rozwiązania SAS. Artykuły te zostały zaprezentowane na SAS Global Forum jako planowy dokument, podczas prezentacji SAS Presents lub na Dnie Demo. Zobacz sprawozdanie SAS Global Forum 2008. Unikaj rosnących bólów: nowe funkcje aktualizacji kostki, o których powinieneś wiedzieć Być może słyszałeś o nowej funkcji aktualizacji sześcianu w SAS 9.2, ale nie masz pewności, co to oznacza. Dowiedz się dokładnie, co to jest aktualizacja kostki i jak zacząć z nią korzystać. Przeczytaj artykuł (PDF) Tworzenie kopii zapasowych i odzyskiwanie po awarii: Kiedy klęski żywiołowej, co zrobisz, co zrobisz Celem tego artykułu jest zapewnienie, że twoje istniejące aplikacje SAS 8 będą dobrze działać w SAS 9 (albo SAS 9.1.3 lub SAS 9.2) z minimalnymi zmianami w aplikacji. Niniejszy dokument jest zbiorem informacji ze stron internetowych SAS Migration Community, dokumentów wsparcia z działu wsparcia technicznego SAS i wcześniej opublikowanych artykułów SUGISAS Global Forum. Zapoznaj się z dokumentem (PDF) Najlepsze praktyki w systemie SAS, reg 9 Konfiguracje zabezpieczeń W niniejszym artykule przedstawiono kilka najlepszych konfiguracji dla systemów opartych na systemie Windows i systemach opartych na innych systemach operacyjnych. Te konfiguracje maksymalizują wykorzystanie technologii pojedynczego logowania i minimalizują konieczność przechowywania i przekazywania poświadczeń systemu. Przeczytaj artykuł (PDF) Sprawdzone metody dla administratorów SAS Business Intelligence: Używanie narzędzia do rozwiązywania problemów konfiguracji w celu utrzymania rozwiązań SAS i aplikacji SAS Business W tym dokumencie omówiono, jak korzystać z narzędzia do rozwiązywania problemów dotyczących konfiguracji w celu konserwacji i rozwiązywania problemów. Korzystając z analiz przypadków zebranych ze wsparcia technicznego SAS, przejdziemy przez proces wykrywania problemów, badania i rozwiązywania problemów za pomocą tego narzędzia. Read the paper (PDF)Better Hashing in SAS 9.2 This paper explores using the duplicate key capability to implement true SQL-like joins as well as partial-key look-ups. In addition, it explores uses for the find frequency counter. Go beyond SAS 9.1 and see why hashing in SAS 9.2 improves how you process data. Read the paper (PDF)Butterflies, Heat Maps, and More: Explore the New Power of SASGRAPH In SAS 9.2, SASGRAPH introduces the statistical graphics (SG) procedures. The SG procedures provide an easy way to produce commonly used analytical graphs. This presentation will demonstrate how to use these new tools to create butterfly plots, heat maps, risk maps, stacked plots, and other unique charts. View presentation handout (PDF)Controlling OLAP Applications End to End In SAS 9.2, there are several new features that help administrators to secure and control the use of OLAP Cubes in a reporting environment. This paper highlights the new and existing features. Read the paper (PDF)Creating Complex Reports Are you confused about whether you need a detail report or a summary report Do you wonder whether youre using the right reporting procedure for your report Have you ever spent a lot of time going down the road with one procedure only to discover that you need to switch to a different procedure to get what you want or closer to what you want Read the paper (PDF) Dowload programs (ZIP)Deployment for SAS 9.2 and Beyond The paper will summarize advancements such as electronic software download, customized orders, silent installations, streamlined dialog boxes, deployment capturereplay, and SAS Software Depot management. Read the paper (PDF)Enhancements to SASGRAPH Software in SAS 9.2 This paper covers the key functionalities that have been added to SASGRAPH 9.2. Read the paper (PDF)How SAS reg 9 Allows the Delivery of the Power of Predictive Analytics and Forecasting to the Masses The integrated analytics that SAS offers is the engine that provides the extra power that competitors cannot match in other market spaces such as data integration and business intelligence. Read the paper (PDF)Improving Your SAS Investment from the Ground Up: SAS 9.2 Enhancements That Help You Leverage Your Operating Environment SAS 9.2 has introduced many enhancements that allow you to better leverage your specific operating environment, whether it be Windows, UNIX, OpenVMS, or zOS. This presentation will focus on these new features, including the areas of IO optimization, CPU exploitation, memory usage, output display, and new operating environments. Read the paper (PDF)Introduction to the Graph Template Language In SAS 9.2, the SASGRAPH Graph Template Language (GTL) goes production. This system is used by many SAS analytical procedures to create the automatic graphical output within the Output Delivery System (ODS). This presentation helps you understand the basics of GTL, and how you can leverage its features to customize your graphs. Read the paper (PDF)Issues with Supply Chain and RFID in the Retail Industry Radio Frequency Identification (RFID) provides a major advantage to supply chain management. Implementing supply chain collaboration along with RFID can enable retailers to achieve the best level of business performance. Read the paper (PDF)Managing large Data with SAS SPD Server This paper provides the concepts behind demonstrations of how you can enhance query performance when you use the SAS SPD Server to manage large data tables. Read the paper (PDF)Metadata Promotion in SAS 9.2 Promotion of metadata content is typically used to support movement across Development, Test, and Production environments. In SAS 9.2, we have implemented a batch interface for the partial promotion framework that will allow you to create a schedulable and repeatable process for moving a set of metadata content across your environments. Read the paper (PDF)Modernize Your Business Reports Using ODS and SASGRAPH: A Case Study from SAS 8.2 to SAS 9.2 This paper provides an example of business reports using Base SAS and SASGRAPH procedures and ODS in the three releases, highlighting improved quality of the reports and increasing ease of use. Read the paper (PDF)New SAS Performance Optimizations to Enhance Your SAS Client and Solution Access to the Database This paper presents the major SQL optimizations that have been added to PROC SQL to enhance its performance for SAS 9.2. These optimizations are the result of analyzing SQL queries generated by SAS clients and solutions, and finding new and innovative ways to squeeze out more performance. Read the paper (PDF)Retention Analytics for Human Capital Management Employee retention is an increasingly serious issue in many business sectors. Understanding which factors cause employees to leave and which actions retain them is an important Business Intelligence application. This paper demonstrates analytic methods to address this problem. Read the paper (PDF)SAS 9.2 Enhanced Logging Facilities SAS administrators and Enterprise IT administrators now have the power and flexibility to classify messages according to a well-defined namespace and dynamically enable diagnostic logging levels. SAS programmers can also exploit the enhanced logging features through the use of SAS 4GL language statements. Read the paper (PDF) Download the presentation (ZIP)Small Improvements Causing Substantial Savings - Forecasting Intermittent Demand Data Using SAS Forecast Server This paper exposes the inadequacy of continuous time series methods when compared to IDM for forecasting future average demand per period for intermittent time series. This paper demonstrates a technique and system of large-scale automatic forecasting of intermittent demand series. This paper explains how SAS Forecast Server is used as this system. Read the paper (PDF)Tips and Tricks for Creating Multi-Sheet Microsoft Excel Workbooks the Easy Way with SAS This paper discusses using the XML support in Base SAS 9.1 software to create multi-sheet Microsoft Excel workbooks (versions 2002 and later). You will learn step-by-step techniques for quickly and easily creating attractive multi-sheet Excel workbooks that contain your SAS output. The information presented is new for 2008. Read the paper (PDF) Download the example SAS programs (ZIP)Two-Stage Variable Clustering for Large Data Sets In data mining, principal component analysis is a popular dimension reduction technique. It also provides a good remedy for the multicollinearity problem, but its interpretation of input space is not as good. To overcome the interpretation problem, principal components (cluster components) are obtained through variable clustering, which was implemented with PROC VARCLUS. Read the paper (PDF)Using Copulas to Model Dependency Structures in Econometrics This paper introduces advanced copula modeling capabilities in the MODEL procedure. We also show how insight into the correlation structure of the copulas can be obtained by using animations produced by SAS. Read the paper (PDF)Using SAS BI Web Services and PROC SOAP in a Service-Oriented Architecture The primary objective of a service-oriented architecture is to increase the agility of a business. Some features of a service-oriented architecture can be supported through technology other features are supported through policies. SAS 9.2 introduces the second generation of Web services software from SAS, and it represents a major step forward in the enterprise service-oriented maturity model where many categories of the ESOMM have been improved. Read the paper (PDF)Whats New in SAS OLAP Cube Studio 4.2 This paper will highlight and demonstrate the new functionality and the benefits that the user will have with SAS OLAP Cube Studio 4.2. Read the paper (PDF)Whats New in SAS Web Report Studio 4.2 The latest revision of SAS Web Report Studio, the zero download query, analysis and reporting tool included with the SAS Enterprise BI Server, is full of enhancements based on feedback from customers like you. You will love the new desktop like experience on the Web. Read the paper (PDF)Zero-Inflated Poisson and Zero-Inflated Negative Binomial Models Using the COUNTREG Procedure This paper studies the performance of different count models on a simulated example. The results demonstrate that among the count models we consider, in many cases a Poisson model tends to be overly restrictive. Read the paper (PDF)Papers and Presentations Given in 2007 The following papers and presentations were presented at regional SAS Users Groups and other conferences throughout the year. Adapting Your Programs to the SASreg9 Paradigm Topics in this paper include: basic program conversion to a SAS stored process, conversion of SASGRAPH programs, use of macro variables in program conversion, streaming versus transient output from stored processes, and permanent result packages. (Note, a slightly different version of this presentation was given at SAS Global Forum and that versions slides may be in your user group proceedings.) Download the presentation and the example SAS programs (ZIP) Understanding Why Your Macros Dont Work This brain-teasing seminar discusses the behind the scenes workings of the macro facility and explain why macro variables you thought would resolve dont, why you need an extra period or four after a macro variable reference, why you care about the difference between LET and CALL SYMPUT, and what all those extra ampersands are for. Read the Slides (PDF) The following papers highlight features and applications of newly developed or enhanced SAS tools and solutions. These papers were presented at SAS Global Forum as a scheduled paper, during SAS Presents, or on the Demo Floor. View the SAS Global Forum 2007 Proceedings online here. Adventures in Arrays: A Beginning Tutorial This paper presents examples to explain what arrays are and how to use them. In addition to simple examples demonstrating arrays used to perform calculations, restructure data and look up values, the paper includes examples using multidimensional arrays for efficient table lookups. Read the paper (PDF) Best Practices for Configuring your IO Subsystem for SAS reg 9 Applications This paper presents best practices for configuring the IO subsystem for your SAS 9 applications, ensuring adequate capacity, bandwidth, and performance to keep your SAS 9 users moving. Read the paper (PDF) Updated May 2017Case Study in Synchronizing Identities in the SAS reg 9 Metadata Server with an Enterprise Security Provider This case study highlights the advantage of importing user and group information from an enterprise security provider, such as the Microsoft Active Directory. SAS provides macros that can be integrated with scheduling and other tools to synchronize SAS metadata repository identities with the enterprise Lightweight Directory Access Protocol (LDAP) environment. Read the paper (PDF)Creating Multi-Sheet Excel Workbooks the Easy Way with SAS This paper discusses using the new XML support in Base SAS 9.1 software to create multi-sheet Microsoft Excel workbooks (versions 2002 and later). You will learn step-by-step techniques for quickly and easily creating attractive multi-sheet Excel workbooks that contain your SAS output. Read the paper (PDF) Download the example SAS programs (ZIP)Exporting SASGRAPH Output for Inclusion in Web Pages and Other Software Applications This paper covers the basic process for creating image files directly through a SASGRAPH program in SAS 9.1.3. Image types addressed in this paper include EMF, CGM, EPS, GIF, PNG, ActiveX, and PostScript. This paper also illustrates how those image files can be inserted into other software applications and Web pages. Read the paper (PDF)SASAF: Running SCL Outside the Frame SCL is a powerful programming language that has been part of SAS for many years. This paper serves as an introduction and covers stored processes and the steps necessary to run your SCL programs as a stored process. Read the paper (PDF)ODS from Scratch Using ODS, you can generate reports in formats such as HTML, XML, PDF, PostScript, RTF, and Microsoft Excel. This paper shows you how to generate reports with ODS, from scratch. Youll learn how to generate multiple output formats, simultaneously how to change the look of your report using styles how to add text passages and other helpful information. Read the paper (PDF) Get the tip sheet (PDF)PROC TEMPLATE Tables from Scratch In this paper, you learn how to create and modify table templates, including how to add, remove, and move columns as well as headers and footers. You also learn how to apply styles, formats, and other visual effects, all from scratch. Read the paper (PDF) Get the tip sheet (PDF)Computational tools Analogously, DataFrame has a method cov to compute pairwise covariances among the series in the DataFrame, also excluding NAnull values. Zakładając, że brakujące dane nie są losowe, powoduje to oszacowanie macierzy kowariancji, która jest bezstronna. Jednak w wielu zastosowaniach oszacowanie to może nie być do przyjęcia, ponieważ nie można zagwarantować, że oszacowana macierz kowariancji będzie dodatnią pół-określoną. Może to prowadzić do estymacji korelacji o wartościach bezwzględnych większych niż jeden oraz o niewymiennej macierzy kowariancji. Zobacz Estymacja macierzy kowariancji, aby uzyskać więcej szczegółów. DataFrame. cov obsługuje także opcjonalne słowo kluczowe minperiods, które określa wymaganą minimalną liczbę obserwacji dla każdej pary kolumn, aby uzyskać prawidłowy wynik. Wagi używane w oknie są określone przez słowo kluczowe wintype. Lista uznanych typów to: boxcar triang blackman hamming bartlett parzen bohman blackmanharris nuttall barthann kaiser (needs beta) gaussian (needs std) generalgaussian (needs power, width) slepian (needs width). Zwróć uwagę, że okno wagonu boksowego jest równoważne średniemu (). W przypadku niektórych funkcji okienkowych należy określić dodatkowe parametry: Dla. sum () z typem wintype. nie ma normalizacji dla wag dla okna. Przekazywanie niestandardowych wag o wartości 1, 1, 1 przyniesie inny wynik niż podanie masy 2, 2, 2. Na przykład. Podczas przechodzenia przez typ wintype zamiast jawnego określania wag, wagi są już znormalizowane, tak że największa waga wynosi 1. W przeciwieństwie do tego, charakter obliczania. mean () jest taki, że wagi są znormalizowane względem siebie. Ciężary 1, 1, 1 i 2, 2, 2 dają ten sam wynik. Śledzenie czasu Nowość w wersji 0.19.0. Nowością w wersji 0.19.0 jest możliwość przekazania przesunięcia (lub konwersji) do metody. rolling () i umożliwienia tworzenia okien o zmiennym rozmiarze w oparciu o okno czasu. Dla każdego punktu czasowego obejmuje to wszystkie poprzednie wartości występujące we wskazanej przedziale czasowym. Może to być szczególnie przydatne w przypadku nieregularnego wskaźnika częstotliwości czasowej. Jest to regularny indeks częstotliwości. Użycie parametru okna całkowitoliczbowego powoduje ruch wzdłuż częstotliwości okna. Określenie przesunięcia umożliwia bardziej intuicyjne określenie częstotliwości obrotu. Używając nieregularnego, ale wciąż monotonicznego indeksu, walcowanie z oknem całkowitym nie daje specjalnych obliczeń. Użycie specyfikacji czasu generuje zmienne okna dla tych rozrzedzonych danych. Ponadto teraz zezwalamy na opcjonalny parametr, który określa kolumnę (a nie domyślną wartość indeksu) w DataFrame. Świadomość czasu Przetaczanie a ponowne próbkowanie Używanie. rolling () z indeksem opartym na czasie jest podobne do resamplingu. Obaj operują i wykonują operacje redukcyjne na obiektach z pandami indeksowanych czasowo. Podczas korzystania z. rolling () z offsetem. Przesunięcie jest przesunięciem czasowym. Wyświetl okno czasu do tyłu i zagreguj wszystkie wartości w tym oknie (w tym punkt końcowy, ale nie punkt początkowy). Jest to nowa wartość w tym punkcie wyniku. Są to okna o zmiennej wielkości w przestrzeni czasowej dla każdego punktu wejścia. Otrzymasz taki sam wynik jak dane wejściowe. Podczas korzystania z. resample () z offsetem. Zbuduj nowy indeks, który jest częstotliwością przesunięcia. Dla każdego przedziału częstotliwości agreguj punkty z danych wejściowych w oknie do wyświetlania w czasie, które mieszczą się w tym przedziale. Wynikiem tej agregacji jest wynik dla tego punktu częstotliwości. Okna mają stały rozmiar w przestrzeni częstotliwości. Twój wynik będzie miał regularną częstotliwość między minimalnym a maksymalnym początkowym obiektem wejściowym. Podsumowując. rolling () jest oparta na czasie operacją okna, podczas gdy. resample () jest operacją okna opartą na częstotliwości. Centrowanie systemu Windows Domyślnie etykiety są ustawione na prawą krawędź okna, ale dostępne jest słowo kluczowe centrum, aby etykiety mogły być ustawione pośrodku. Binarne funkcje okienne cov () i corr () mogą obliczać statystykę ruchomego okna dla dwóch Serii lub dowolnej kombinacji DataFrameSeries lub DataFrameDataFrame. Oto zachowanie w każdym przypadku: dwie serie. obliczyć statystykę parowania. DataFrameSeries. obliczyć statystyki dla każdej kolumny w DataFrame z przekazanymi seriami, zwracając w ten sposób DataFrame. DataFrameDataFrame. domyślnie oblicz statystyki dla dopasowywania nazw kolumn, zwracając DataFrame. Jeśli argument argumentu paramiTrue zostanie przekazany, oblicza statystyki dla każdej pary kolumn, zwracając panel, którego elementami są podane daty (patrz następna sekcja). Obliczanie kowariancji i korelacji kołysania parami W analizie danych finansowych i innych dziedzinach wspólne jest obliczanie macierzy kowariancji i korelacji dla zbioru szeregów czasowych. Często interesuje się również kowariancją i macierzą korelacji ruchomych okien. Można to zrobić, przekazując par kluczowy argument słowa kluczowego, który w przypadku danych wejściowych DataFrame da panel, którego pozycje są datami, o których mowa. W przypadku pojedynczego argumentu DataFrame argument parowania można nawet pominąć: Brakujące wartości są ignorowane, a każdy wpis jest obliczany przy użyciu pełnych obserwacji parami. Proszę zapoznać się z sekcją kowariancji dla zastrzeżeń związanych z tą metodą obliczania macierzy kowariancji i korelacji. Oprócz braku parametru window funkcje te mają te same interfejsy co ich odpowiedniki. rolling. Podobnie jak powyżej, wszystkie akceptowane parametry to: minperiods. próg niezerowych punktów danych wymagających. Domyślne minimum wymagane do obliczenia statystyki. Żadne NaN nie będą wyprowadzane, gdy minperiod pojawią się nie-puste punkty danych. centrum. boolean, czy ustawić etykiety w środku (domyślnie jest Fałsz) Dane wyjściowe metod. rolling i. expanding nie zwracają wartości NaN, jeśli w bieżącym oknie są co najmniej wartości minimalne w miniodiodach. Różni się to od kumulacji. cumprod. cummax. i cummin. które zwracają NaN na wyjściu, gdy na wejściu napotkamy NaN. Rozszerzająca się statystyka okna będzie bardziej stabilna (i mniej responsywna) niż jego odpowiednik w oknie toczenia, ponieważ powiększający się rozmiar okna zmniejsza względny wpływ pojedynczego punktu danych. Jako przykład, tutaj jest wynik mean () dla poprzedniego zestawu danych szeregów czasowych: Exponentowo ważony Windows Powiązany zestaw funkcji to wykładniczo ważone wersje kilku z powyższych statystyk. Podobny interfejs do. rolling i. expanding jest dostępny za pośrednictwem metody. ewm do odbioru obiektu EWM. Dostarczono kilka rozszerzających się metod EW (wykładniczo ważonych):