Moving genomsnittet prognos sas

Provkoden på fliken Fullständig kod illustrerar hur man beräknar det rörliga genomsnittet av en variabel genom en hel datamängd, över de sista N-observationerna i en dataset eller över de sista N-observationerna inom en BY-grupp. Dessa samplingsfiler och kodexempel tillhandahålls av SAS Institute Inc., vilket är utan garanti av något slag, varken uttryckligt eller underförstått, inklusive men inte begränsat till de underförstådda garantierna för säljbarhet och lämplighet för ett visst ändamål. Mottagarna bekräftar och godkänner att SAS Institute inte är ansvarigt för eventuella skador som uppstår på grund av deras användning av detta material. Dessutom kommer SAS Institute att inte ge något stöd för materialet i häri. Dessa samplingsfiler och kodexempel tillhandahålls av SAS Institute Inc., vilket är utan garanti av något slag, varken uttryckligt eller underförstått, inklusive men inte begränsat till de underförstådda garantierna för säljbarhet och lämplighet för ett visst ändamål. Mottagarna bekräftar och godkänner att SAS Institute inte är ansvarigt för eventuella skador som uppstår på grund av deras användning av detta material. Dessutom kommer SAS Institute att inte ge något stöd för materialet i häri. Beräkna det rörliga genomsnittet av en variabel genom en hel dataset, över de sista N-observationerna i en dataset eller över de sista N-observationerna inom en BY-grupp. Jag vill bygga ett prognosvärde lägga till rapport i den rapport jag använder en naiv prognos (MA3, 3 månaders glidande medelvärde) som utgångspunkt. Nu är jag i november, jag vill att min prognos börjar från december och täcker 12 månader. Jag har fullständig begäran historia fram till september. För MA3, vill jag att prognosen ska byggas som under dec prognos sommar jul, aug och sep förfrågan 3 jan prognos (summa av aug och sep förfrågan dec prognos) 3 feb prognos (sep prognos summa av december och jan prognos) 3 mar prognos summa dec, jan och feb prognos utgifterna upp till 12 månader min datalagring i nedan struktur (för alla saknas månad, begäran kvantitet är 0) ProductArea ProductLevel1 RequestPeriodDT RequestQuantity AAA bbb nov-2010 100 AAA bbb mar-2011 80 AAA bbb apr -2011 100 AAA bbb maj-2011 90 AAA bbb sep-2011 200 AAA ccc juni 2011 100 AAA ccc jul-2011 50 AAA ccc aug-2011 80 AAA ccc sep-2011 90 BBB ddd jul-2011 100 BBB eee mar-2011 80 BBB eee apr-2011 100 BBB eee maj-2011 90 Hur kan jag programmera för att bygga MA3 prognos för 5 cykler: smileyconfused: Som en del av min prognos Jag använder ett rörligt medel baserat på tre observationer. Beräkning av detta i SAS Jag har lyckats göra det endast för resultatdata och lyckades inte göra det för prognosdata. Det rörliga genomsnittet för en viss månad ska vara medeltalet för samma månader tre år tillbaka. Jag har försökt olika slags syntax men jag har inte hittat något som gör en korrekt beräkning av värden efter maj 2014 (mitt senaste resultat). Denna syntax skapar korrekta värden fram till maj 2014. Därefter är allt tomt (jag har skapat MA efter det på flera sätt men aldrig rätt). proc expand dataQQQ outQQQQ transformout (reverse movave 3 reverse) Alla idéfunktioner Jag tycker att det borde fungera från den här inställningen. Proc expand används ganska för att omvandla data än att använda den för prognoser. Om du faktiskt letar efter enkla rörliga medelvärden (inte exponentiellt viktade) kan du använda ett datasteg. Kanske något som detta: Data AForecast (Dropdummy) Behåll dummy Ange en dummySum (dummy, ACTUAL, - Lag3 (ACTUAL)) MovAve3GDdummy3 Kör p. s. Kredit går till SAS :-) Jag har sett den typen av lösning. Problemet är dock att min MA inte är så enkel som den (de är fortfarande enkla men inte tillräckligt ..). För juni 2014 vill jag ha genomsnittet i juni 2011-2013. Och så vidare, så vill jag inte bara medeltalet av de tre senaste månaderna. Hur kan jag lägga till ett uttalande och en ID-variabel i din lösning Ge oss ett exempel för att illustrera ditt problem. Jag kan vara helt fel, men jag tror: Låt Periods3 Låt Lead5 Låt Multiplier12 12 månader Data A (Dropi j k) Format Datum Date9. Gör k1 till 3 Gör j1 till 5 Gör i1 till 12 DateMDY (jag, 1, j2000) ACTUALRound (Normal (1) k20) k som Standardavvikelse IDk Utgång Slutänden Slut Kör enkel säsongsbetonad () glidande genomsnittlig Data AForecast (KeepID Date ACTUAL MovAve) Ange A By ID Array dummy dummy1-dummy12 Array dummysum dummysum1-dummysum12 Array dummydrop dummydrop1-dummydrop12 Behåll dummysum1-dummysum12 Gör I1 till 12 Om Månad (Datum) eq I Gör sedan Dummy ACTUAL dummydrop LagampCombLag. (AKTUELL) Avsluta om första. ID Då räknas0 Gör I1 till 12 dummysum 0 Slut Sluttal1 Om räkna gt ampCombLag. Därefter gör I1 till 12 dummysum Summa (dummysum, dummy, - dummydrop) Slutänden Else Gör I1 till 12 dummysum Summa (dummysum, dummy) Slutändan Om räkning ge ampCombLag. Gör sedan i1 till 12 om du inte saknar (dummy) Dummysumactdummysum Avsluta MovAvedummysumactampPeriods. Avsluta Kör fylla i bly Data AForecastLead (Dropi) Behåll datum-ID MveAve Set AForecast Med ID Om Last. ID Gör sedan utgång I1 till ampLead. DateIntNX (månad, datum, 1, samma) faktiskt. Utgång Slut Slut Utgång Kör Tack Utosas. Jag kunde inte riktigt börja med det här efter att ha återvänt från min semester, men nu kan jag hitta lite tid och jag har redan hittat något användande av ditt svar. Men jag är inte där än. Jag tror att jag inte behöver din typ av data steg eftersom jag redan har en datavariabel manad (YYMMN6. 200801-201812) och naturligtvis min variabel av intresse SGIRODFPANDEL (med värden från 200801 till 201405). När jag skriver min proc timedata steg gör jag så här: proc timedata datahave outnull outarraywant id manad intervalMONTH gör 1 till LENGTH movavg (SGIRODFPANDELt-12SGIRODFPANDELt-24SG IRODFPANDELt-36) 3 Sedan fick jag movavg värden från 201101 till 201505. Mitt mål är dock att få värden från 201406 till 201812. Därför vill jag flytta genomsnittsvärden som beror på en blandning av SGIRODFPANDEL-värden och movavg-värden och en del som bara beror på movavg-värden. Är det möjligt När jag ersätter LENGTH för något annat, fungerar det helt enkelt inte. Vad gör jag fel? Som du kan gissa vi tittar på några av de mest primitiva metoderna för prognoser. Men förhoppningsvis är dessa åtminstone en värdefull introduktion till några av de datorproblem som är relaterade till att implementera prognoser i kalkylblad. I den här vägen fortsätter vi med att börja i början och börja arbeta med Moving Average prognoser. Flyttande medelprognoser. Alla är bekanta med att flytta genomsnittliga prognoser oavsett om de tror att de är. Alla studenter gör dem hela tiden. Tänk på dina testresultat i en kurs där du kommer att ha fyra tester under semestern. Låt oss anta att du fick en 85 på ditt första test. Vad skulle du förutse för ditt andra testresultat Vad tycker du att din lärare skulle förutsäga för nästa testresultat Vad tycker du att dina vänner kan förutsäga för nästa testresultat Vad tror du att dina föräldrar kan förutsäga för nästa testresultat Oavsett om Allt du kan göra med dina vänner och föräldrar, de och din lärare är mycket troliga att vänta dig på att få något i det 85-tal som du just fått. Nåväl, nu kan vi anta att trots din egen marknadsföring till dina vänner överskattar du dig själv och räknar att du kan studera mindre för det andra testet och så får du en 73. Nu är vad alla berörda och oroade kommer att Förutse att du kommer att få ditt tredje test Det finns två mycket troliga metoder för att de ska kunna utveckla en uppskattning oavsett om de kommer att dela den med dig. De kan säga till sig själva: "Denna kille sprider alltid rök om hans smarts. Hes kommer att få ytterligare 73 om han är lycklig. Kanske kommer föräldrarna att försöka vara mer stödjande och säga, quote, hittills har du fått en 85 och en 73, så kanske du ska räkna med att få en (85 73) 2 79. Jag vet inte, kanske om du gjorde mindre fest och werent vaggar väsan överallt och om du började göra mycket mer studerar kan du få en högre poäng. quot Båda dessa uppskattningar flyttade faktiskt genomsnittliga prognoser. Den första använder endast din senaste poäng för att förutse din framtida prestanda. Detta kallas en glidande genomsnittlig prognos med en period av data. Den andra är också en rörlig genomsnittlig prognos men använder två dataperioder. Låt oss anta att alla dessa människor bråkar på ditt stora sinne, har gissat dig och du bestämmer dig för att göra det bra på det tredje testet av dina egna skäl och att lägga en högre poäng framför din quotalliesquot. Du tar testet och din poäng är faktiskt en 89 Alla, inklusive dig själv, är imponerade. Så nu har du det sista testet av terminen som kommer upp och som vanligt känner du behovet av att ge alla till att göra sina förutsägelser om hur du ska göra på det sista testet. Jo, förhoppningsvis ser du mönstret. Nu kan du förhoppningsvis se mönstret. Vilken tror du är den mest exakta whistle medan vi jobbar. Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag som startas av din främmande halvsyster som heter Whistle While We Work. Du har några tidigare försäljningsdata som representeras av följande avsnitt från ett kalkylblad. Vi presenterar först data för en treårs glidande medelprognos. Posten för cell C6 ska vara Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C7 till och med C11. Lägg märke till hur genomsnittet rör sig över de senaste historiska data men använder exakt de tre senaste perioderna som finns tillgängliga för varje förutsägelse. Du bör också märka att vi inte verkligen behöver göra förutsägelser för de senaste perioderna för att utveckla vår senaste förutsägelse. Detta är definitivt annorlunda än exponentiell utjämningsmodell. Ive inkluderade quotpast predictionsquot eftersom vi kommer att använda dem på nästa webbsida för att mäta förutsägelse validitet. Nu vill jag presentera de analoga resultaten för en tvåårs glidande medelprognos. Posten för cell C5 ska vara Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C6 till och med C11. Lägg märke till hur nu endast de två senaste bitarna av historiska data används för varje förutsägelse. Återigen har jag inkluderat quotpast predictionsquot för illustrativa ändamål och för senare användning vid prognosvalidering. Några andra saker som är viktiga att märka. För en m-period som rör genomsnittlig prognos används endast de senaste datavärdena för att göra förutsägelsen. Inget annat är nödvändigt. För en m-period rörande genomsnittlig prognos, när du gör quotpast predictionsquot, notera att den första förutsägelsen sker i period m 1. Båda dessa problem kommer att vara väldigt signifikanta när vi utvecklar vår kod. Utveckla den rörliga genomsnittsfunktionen. Nu behöver vi utveckla koden för den glidande medelprognosen som kan användas mer flexibelt. Koden följer. Observera att inmatningarna är för antalet perioder du vill använda i prognosen och en rad historiska värden. Du kan lagra den i vilken arbetsbok du vill ha. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Som enkel deklarering och initialisering av variabler Dim-objekt som variant Dim-räknare som integer Dim-ackumulering som single Dim HistoricalSize som heltal Initialiserande variabler Counter 1 ackumulering 0 Bestämning av storleken på Historisk matris Historisk storlek Historisk. Count för Counter 1 till NumberOfPeriods Ackumulera lämpligt antal senast tidigare observerade värden ackumulering ackumulering historisk (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Koden förklaras i klassen. Du vill placera funktionen i kalkylbladet så att resultatet av beräkningen visas där den ska gilla följande.