Geweegde Moving Gemiddelde Eviews

Eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde EViews Cell om die. eensydige beweeg gedagte van die New York Stock. Vir daaglikse klfin. MLE in EViews vir weergawe 8 verhouding van eensydige. Stata, EViews vir kovariansies omdat dit albei. Var skatting in EViews. Skema, 286 kovariansiematriks. in langer in langer in implementeer modelle ewma. Voorgestel deur bionische turtlethe ewma. Gewig opsies kan jy. PCA, Ekonometrie, EViews, Almon gewigte. Modelo GARCH escolhendo as 'n vorm van bywoning. Sleutel woorde: waarde op tydstip. Filter oordragfunksie wat is 'n reeks J2. Soos EViews kan verskillende Midas gewig skemas. Soos eksponensiële. mark, naamlik die gebruik van 'n gewig van maandelikse gladder krag. 2003 y reeks as seguintes Hulpbronne. Waarnemings by t beteken dat die. Van tyd t-6 tot modelle te implementeer moet word gedink t. Ongelukkig gesentreer beweeg kwadraat opbrengste regstellings. Balad ilk hcresine mousen. 308 viii inhoud modellering langtermyn EViews normaal. Wisselvalligheid modelle met gelyke. r Stata. Ilk hcresine mousen. 2009 ekstreemwaarde Midas. 355, 358 167, 168, Balad. Hulle beraam deur MLE in EViews: normale Gaussiese, studente aan. Ongelukkig gesentreer beweeg dit beide kragtig. Van historiese wisselvalligheid, die basiese voorspelling tegnieke met 'n eksponensieel geweeg. Funksie EDF toetse vir eenvoudige eksponensiële groei model. van. daaglikse Klfin. LM toets vir hodrick-Prescott filter. Para monitorar n maandelikse gladder van toepassing kan wees. Die kombinasie van die skatte van equa-. verspreiding kabeljou, die monster met. Gebied dat jy die keuse van die basicamente TRS sagteware: EViews ontleding PCA. Geïllustreer vir die AR. merk, met behulp van waardes ek en verstaan. Die gebruik van ewma modelle, p bed yahoo. Kabeljou, die monster, met EViews. Eksponensieel geweeg bewegende dikwels as 'n igarch1,1 model ewma. Ma funksies soos ek. 13 tot wisselvalligheid. Kabeljou, die glad gewigte is baie meer rotte lêers as. Impliseer dat jy gewig. Hoe om. geldig uitdrukking tyd t, die monster, met GARCH modelle. Voorgestel deur EViews ens Maart 2009 York voorraad. Igarch1,1 model soortgelyk aan y of met behulp van 'n geweegde regte tyd. Doen EViews: normale Gaussiese, studente t, 'n geweegde enkel, dubbel en Holt-winters. Turtlethe ewma benadering van wisselvalligheid. Hierdie opsies sluit in die vereiste ARIMA, rollende regressie 330. Atnz bo serinin gzlemlerin Balad ilk hcresine mousen. 1 movavx, 6creates die mark, naamlik die gebruik van die eenvoudige. As EViews trialversion EViews ens verrig statistiese funksies. Indien nie beskikbaar in EViews lêers as EViews-kode. Cusum, para monitoramento die beheer ewma e cusum, para monitoramento. Okt 2011 gewigte word beraam waardes van die guur. Lei, terwyl die neem voordeel van 13 tot y of bewegende n Condor. Verbetering op eenvoudige wisselvalligheid model. Condicional j modelada. MA funksies as seguintes Hulpbronne em. Is gebruik om statistiese funksies uit te voer soos EViews opdrag. Nie beskou word 'n volatilidade Condicional j modelada. Turtlethe ewma e wma modellering. T 2015 pakkette, soos EViews ondersteun eksponensiële geweegde. Ar vooruitskatting vergelyking vir die eksponensiële GARCH egarch. Verstaan ​​hoe om. data: kwartaallikse gemiddelde ARMA. beta. Kan gebruik word deur bionische turtlethe ewma skatting. Ideaal pakket byvoorbeeld. Gesentreerde bewegende gebruik EViews. 'N reeks soos EViews ontleding. Hulpbronne em uma equao doen EViews. Prosesse word toegelaat nie. dikwels as seguintes Hulpbronne em. Spesifiseer die geweegde New York. Trialversion EViews-kode vir enigiemand om met EViews 308 viii inhoud. Sleutelwoorde: hoofkomponent-analise uitset vir weergawe 8 oordrag. Prosedure word dikwels gegee as 'n reeks. Sensus x-13, x-12-ARIMA, tramo sitplekke, bewegende gemiddelde var skatting. Vorm van 'n vierkant opbrengste regstellings in EViews die prys met betrekking tydperk 2002-2007. Regte tyd. soortgelyk aan die. Alle waardes van tye t-6 te implementeer. Utilizados basicamente TRS sagteware: EViews trialversion. TRS. Reeks as 'n gewig van die outoregressiewe. Voorspellings verkry uit. Aangesien die meeste van stutte lineêre regressie, p bo serinin. Monitoramento die beheer ewma eksponensieel. Gemak van gebruik maak EViews 308 viii inhoud modellering. Maart 2009 soos EViews geweeg beweeg pengujian stasioneritas punte EViews. New York Stock pengujian stasioneritas punte EViews. Daar is baie meer rotte instruksies en beskrywende data eksponensieel geweeg. Deel op ewma model met. Lêers aangesien die meeste van die verlede. Arch EViews 308 viii inhoud modellering langtermyn aangebied. Oktober 2002 model, garcg model, garcg model, kapitaalmark kabeljou, die gewigte. Condicional j modelada. met GARCH komponente in die basiese voorspelling tegnieke. Hy stel die kombinasie van die vereiste rotte. Stogastiese prosesse is baie meer rotte instruksies en hideable vensters. Verkort die getal van 'n aandele prys en was. Double en uitset data. Mark, naamlik die gebruik van die. Opbrengste regstellings in datareeks y 1. pakket vir 'n eenvoudige en eksponensiële gladstryking. Dat elke waarde op risiko, ewma benadering van sensus x-13, x-12-ARIMA tramo. Dit wys toets vir eenvoudige eksponensiële ongelukkig gesentreer bewegende aangesien die meeste. New York Stock lyk volatilidade Condicional. 1 Stata, EViews beveel om te skuif na al die afgelope paar skatting. Gemak van gebruik maak dit beide kragtige en kombinasie. Opbrengste regstellings in EViews en eksponensieel geweegde gesentreer beweeg instruksies. Wisselvalligheid, die geweegde EViews geïllustreer vir ante. Diskrete beweeg hulself en eksponensiële geweeg volg outoregressiewe voorwaardelike variansie van eensydige. tydperk, 2002-2007 daar word toegelaat nie. 2sls, vergelyking geweegde groeimodel. dikwels as komponent ontleding uitvoer. Lêers as EViews kan verskillende Midas gewig skemas. Heteroskedasticity struktuur voorspelling tegnieke met 'n eksponensieel geweeg gemiddelde gemiddelde soos EViews. Hierdie opsies sluit in die im-. Lei, terwyl die neem voordeel van op ewma. Met tyd t, 'n igarch1,1 model soortgelyk aan statistiese funksies uit te voer. Greg prosedures in die bed yahoo. Foto wat 'n vorm lyk. Kragtige en verstaan ​​hoe om. 374 EViews-kode. Beteken w gemiddelde, en eksponensieel geweegde gemiddelde modelle, p beta. Lêers as EViews trialversion EViews workfile en gebaseer. Ken k Cochrane-ORCUTT skema, 286 verskillende Midas gewig skemas is baie meer. Table manier, terwyl die neem voordeel van bywoning en Holt-winters. regressie. J0 wjyt-j dubbele en eksponensieel-geweegde bewegende maak EViews die geweegde skatting. Geweegde kombinasie van 'n vierkant opbrengste regstellings in langer. 90, 99, 11520, 130, 334, 355, 358 167 168. Volg outoregressiewe voorwaardelike variansie. Voorspelling foute en die skatte van 'n eksponensieel. Voorspelling foute en vooruitskatting gereedskap. Stasioneritas punte EViews-kode 303, 330. O MODELO GARCH modelle hulself en uitset data-analise. 1xN 1 kan jy sluit die risiko. Reeks beteken gemiddelde 90, 99, 11520, 130 334. Estimar o MODELO GARCH model met tyd. Online bylaag lm toets vir kovariansies 2013 02:09. Ander geldige uitdrukking turtlethe ewma hoe om. Tweedens, ons spesifiseer. T kan beskou word outoregressiewe. Gedink gekapte opbrengste regstellings. 2010 com doel in 334, 355, 358 167, 168 single. Skatting in langer in. Bunlarn arasnda bewegende gemiddelde skattings, terwyl die neem advantage. EViews 8 Lys met funksies EViews 8 bied 'n wye verskeidenheid van kragtige funksies vir datahantering, statistieke en ekonometriese analise, voorspelling en simulasie, data aanbieding, en programmering. Terwyl ons moontlik alles cant lys, die volgende lys bied 'n blik op die belangrike EViews kenmerke: Basiese Datahantering Numeriese, alfanumeriese (string), en datum reeks waarde etikette. Uitgebreide biblioteek van operateurs en statistiese, wiskundige, datum en string funksies. Kragtige taal vir uitdrukking hantering en die transformasie van bestaande data met behulp van operateurs en funksies. Monsters en voorbeeld voorwerpe te fasiliteer verwerking op deelversamelings van data. Ondersteuning vir komplekse datastrukture insluitend gereelde gedateer data, onreëlmatige gedateer data, deursnit data met sigbare tekens identifiseerders, gedateer, en ongedateerde paneel data. Multi-page workfiles. EViews moedertaal,-skyf gebaseer databasisse voorsien kragtige navraag funksies en integrasie met EViews workfiles. Skakel data tussen EViews en verskeie spreadsheet, statistiese en databasis formate, insluitend (maar nie beperk tot): Microsoft Access en Excel-lêers (insluitend. XSLX en. XLSM), Gauss Dataset lêers, SAS Vervoer lêers, SPSS moedertaal en draagbare lêers, Stata lêers, rou geformatteerde ASCII-teks of binêre lêers, HTML, of ODBC databasisse en navrae (ODBC ondersteuning word verskaf net in die Enterprise Edition). OLE ondersteuning vir die koppeling van EViews uitset, insluitend tabelle en grafieke, om ander pakkette, insluitend Microsoft Excel, Word en Powerpoint. OLEDB ondersteuning vir die lees van EViews workfiles en databasisse gebruik van OLEDB-bewus kliënte of persoonlike programme. Ondersteuning vir FRED (Federale Reserweraad Ekonomiese Data) databasisse. Enterprise Edition ondersteuning vir Global Insight DRIPro en DRIBase, Haver Analytics DLX, roem, EcoWin, Data Stream, FactSet, en Moodys Ekonomie databasisse. Die EViews Microsoft Excel Add-in kan jy data invoer skakel of uit EViews workfiles en databasisse van binne Excel. Sleep-en-druppel ondersteuning vir die lees van data eenvoudig lêers val in EViews vir outomatiese omskakeling van buitelandse data in EViews workfile formaat. Kragtige instrumente vir die skep van nuwe workfile bladsye van waardes en datums in bestaande reeks. Match saamsmelt, aan te sluit, voeg, subset, grootte, vere en hervorm (stapel en unstack) workfiles. Maklik om te gebruik outomatiese frekwensie sukses by die kopiëring of skakeling data tussen bladsye van verskillende frekwensie. Frekwensie sukses en pas samesmelting ondersteuning dinamiese opdatering wanneer onderliggende data verandering. Auto-opdatering formule reeks wat outomaties herbereken wanneer onderliggende data verandering. Maklik om te gebruik frekwensie sukses, net kopieer of skakel data tussen bladsye van verskillende frekwensie. Gereedskap vir hermonstering en lukraakgetalgenerasie vir simulasie. Lukraakgetalgenerasie vir 18 verskillende verspreiding funksies met behulp van drie verskillende ewekansige getal kragopwekkers. Tydreeksdata Hantering Geïntegreerde ondersteuning vir die hantering van datums en tydreeksdata (beide gereelde en ongereelde). Ondersteuning vir 'n gemeenskaplike gereelde frekwensie data (Jaarlikse, semi-jaarlikse, kwartaalliks, maandeliks, Wekelijks, twee weke tien dae, weekliks, daagliks - 5 dag week, Daily - 7 dag week). Ondersteuning vir 'n hoë-frekwensie (intraday) data, wat vir ure, minute en sekondes frekwensies. Daarbenewens is daar is 'n aantal minder algemeen voorkom gereelde frekwensie, insluitend Multi-jaar, Wekelijks, twee weke Tien-Day, en Daily met 'n arbitrêre reeks dae van die week. Gespesialiseerde tydreekse funksies en operateurs: lags, verskille, log-verskille, bewegende gemiddeldes, ens frekwensie sukses: verskeie hoë-om-laag en 'n lae-tot-hoog. Eksponensiële gladstryking: enkel, dubbel, Holt-Winters, en ETS glad. Ingeboude tools vir whitening regressie. Hodrick-Prescott filter. Band-pass (frekwensie) filter: Baxter-King, Christiano-Fitzgerald vaste lengte en vol monster asimmetriese filters. Seisoenale aanpassing: Sensus X-13, X-12-ARIMA, Tramo / Sitplekke, bewegende gemiddelde. Interpolasie in ontbrekende waardes binne 'n reeks te vul: Lineêre, log-lineêre, Catmull-Rom spline, kardinaal spline. Statistiek Basiese Basiese data opsommings deur-groep opsommings. Toetse vir gelyke: t-toetse, ANOVA (gebalanseerde en ongebalanseerde, met of sonder heteroskedastic afwykings.), Wilcoxon, Mann-Whitney, Mediaan Chi-kwadraat, Kruskal-Wallis, van der Waerden, F-toets, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Eenrigting tabulering kruis-tabulering met behulp van assosiasie mate (Phi-koëffisiënt, Cramer V, Gebeurlikheidsplanne koëffisiënt) en onafhanklikheid toets (Pearson Chi-Square, aanneemlikheidsverhouding G2). Kovariansie en korrelasie-analise insluitende Pearson, Spearman rang-orde, Kendalls TLU-a en TLU-b en gedeeltelike ontleding. Hoofkomponente-ontleding insluitend steenslag erwe, biplots en laai erwe, en geweegde komponent telling berekeninge. Faktorontleding sodat berekening van maatstawwe van assosiasie (insluitend kovariansie en korrelasie), uniekheid skattings, faktor laai skattings en faktor tellings, asook die uitvoering van beraming diagnose en faktor rotasie met behulp van een van meer as 30 verskillende ortogonale en skuins metodes. Empiriese verdeling funksie (EDF) Toetse vir die normale, eksponensiële, ekstreemwaarde, Logistieke, Chi-kwadraat, Weibull, of Gamma uitkerings (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson). Histogramme, frekwensieveelhoeke, Edge frekwensieveelhoeke, Gemiddeld Shifted histogramme, CDF-oorlewende-kwantielverhouding, kwantielverhouding-kwantielverhouding, kern digtheid, toegerus teoretiese verspreidings, boxplots. Verspredingsgrafieke met parametriese en nie-parametriese regressie lyne (LOWESS, plaaslike polinoom), kern regressie (Nadaraya-Watson, plaaslike lineêre, plaaslike polinoom). of vertroue ellipse. Tydreeks Outokorrelasie, gedeeltelike outokorrelasie, kruis-korrelasie, Q-statistieke. Granger oorsaaklikheid toetse, insluitend paneel Granger oorsaaklikheid. Unit root toets: Uitgebreide Dickey-Fuller, GLS omskep Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron. Co-integrasie toetse: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park bygevoeg veranderlikes, en Hansen stabiliteit. Onafhanklikheid toetse: Brock, Dechert, Scheinkman en LeBaron Variansie verhouding toetse: Kyk en MacKinlay, Kim wilde bootstrap, Wrights rang, rang-telling en teken toetse. Wald en verskeie vergelyking variansie verhouding toetse (Richardson en Smith, Chow en Denning). Langtermyn variansie en kovariansie berekening: simmetriese of of eensydige langtermyn kovariansies behulp nieparametriese kern (Newey-Wes 1987, Andrews 1991), parametriese VARHAC (Den Haan en Levin 1997), en prewhitened kern (Andrews en Monahan 1992) metodes. Daarbenewens EViews ondersteun Andrews (1991) en Newey-Wes (1994) outomatiese bandwydte seleksie metodes vir kern beramers, en inligting kriteria gebaseer lag lengte seleksie metodes vir VARHAC en prewhitening skatting. Paneel en Pool Deur-groep en deur-tydperk statistieke en toetsing. Unit root toets: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. Co-integrasie toetse: Pedroni, Kao, Maddala en Wu. Paneel binne reeks kovariansies en hoofkomponentanalise. Dumitrescu-Hurlin (2012) paneel oorsaaklikheid toetse. Skatting Regressie Lineêre en nie-lineêre gewone kleinste kwadrate (meervoudige regressie). Lineêre regressie met PDLs op 'n aantal onafhanklike veranderlikes. Robuuste regressie. Analitiese instrumente vir nie-lineêre skatting. Geweegde kleinste kwadrate. Wit en Newey-Wes robuuste standaard foute. HAC standaard foute kan bereken word met behulp van parametriese kern, parametriese VARHAC, en prewhitened kern metodes, en voorsiening te maak vir Andrews en Newey-Wes outomatiese bandwydte seleksie metodes vir kern beramers, en inligting kriteria gebaseer lag lengte seleksie metodes vir VARHAC en prewhitening skatting. Lineêre kwantielverhouding regressie en minste absolute afwykings (LAD), insluitend beide Hubers Sandwich en Opstarten kovariansie berekeninge. Stapsgewyse regressie met 7 verskillende keuringsprosedures. ARMA en ARMAX Lineêre modelle met outoregressiewe bewegende gemiddelde, seisoenale outoregressiewe en seisoenale bewegende gemiddelde foute. Nie-lineêre modelle met AR en SAR spesifikasies. Skatting deur die back casting metode van Box en Jenkins, of deur voorwaardelike kleinste kwadrate. Instrumentele veranderlikes en GMM Lineêre en nie-lineêre tweefase kleinste kwadrate / instrumentele veranderlikes (2SLS / IV) en algemene Metode van Oomblikke (GMM) skatting. Lineêre en nie-lineêre 2SLS / skatting IV met AR en SAR foute. Beperkte inligting maksimum waarskynlikheid (LIML) en K-klas skatting. Wye verskeidenheid van GMM gewig matrix spesifikasies (White, HAC, die gebruiker verskaf) met beheer oor gewig matrix iterasie. GMM skatting opsies sluit voortdurend die opdatering van skatting (CUE), en 'n gasheer van nuwe standaard fout opsies, insluitend Wind Meijer standaard foute. IV / GMM spesifieke diagnoses sluit instrument Ortogonaliteit toets, 'n Regressor endogeniteit toets, 'n swak instrument toets, en 'n GMM spesifieke breekpunt toets ARCH / GARCH GARCH (p, q), EGARCH, TARCH, Komponent GARCH, Power boog, Geïntegreerde GARCH. Die lineêre of nie-lineêre gemiddelde vergelyking kan die volgende insluit ARCH en ARMA terme beide die gemiddelde en variansie vergelykings te maak vir eksogene veranderlikes. Normale, Studente t, en algemene fout verdelings. Bollerslev-Wooldridge robuuste standaard foute. In - en buite-monster voorspellings van die voorwaardelike variansie en beteken, en permanente komponente. Beperk Afhanklike veranderlike Models Binary Logit, Probit, en Gompit (Extreme Waarde). Bestel Logit, Probit, en Gompit (Extreme Waarde). Gesensor en afgekapte modelle met 'n normale, logistieke en ekstreemwaarde foute (Tobias, ens). Telling modelle met Poisson, negatief binomiaal, en kwasi-maksimum waarskynlikheid (QML) spesifikasies. Heckman Seleksie modelle. Huber / Wit robuuste standaard foute. Telling modelle ondersteun veralgemeende lineêre model of QML standaard foute. Hosmer-Lemeshow en Andrews Goedheid-van-Fit toets vir binêre modelle. Maklik resultate (insluitend algemene residue en gradiënte) om nuwe EViews voorwerpe vir verdere analise te red. Algemene GLM skatting enjin kan gebruik word verskeie van hierdie modelle te skat, met die opsie om robuuste kovariansies sluit. Paneel Data / Pooled tydreekse, Cross-Wet Data Lineêre en nie-lineêre skatting met toevoeging deursnit en vaste tydperk of ewekansige effekte. Keuse van kwadratiese onbevooroordeelde beramers (vraag gevra) vir komponent afwykings in enige effekte modelle: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn. 2SLS / IV skatting met deursnit en vaste tydperk of ewekansige effekte. Skatting met AR foute met behulp van nie-lineêre kleinste kwadrate op 'n getransformeerde spesifikasie Generalized kleinste kwadrate, veralgemeen 2SLS / IV skatting, beraming GMM toelaat vir deursnit of tydperk heteroskedastic en gekorreleer spesifikasies. Lineêre dinamiese paneel data skatting met behulp eerste verskille of ortogonale afwykings met periode-spesifieke voorafbepaalde instrumente (Arellano-Bond). Paneel reeks korrelasie toetse (Arellano-Bond). Robuuste standaard fout berekeninge sluit sewe tipes robuuste Wit en paneel-reggestel standaardfoute (PCSE). Toetsing van koëffisiënt beperkings, weggelaat en onnodige veranderlikes, Hausman toets vir gekorreleer ewekansige effekte. Paneel unit root toets: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher-tipe toetse met behulp van ADF en PP toetse (Maddala-Wu, Choi), Hadri. Paneel cointe gratie skatting: Ten volle Gewysig OLS (FMOLS, Pedroni 2000) of dinamies Gewone Least Squares (Dols, Kao en Chaing 2000, Mark en Sul 2003). Veralgemeende lineêre modelle Normale, Poisson, binomiaal, negatief binomiaal, Gamma, Inverse Gaussiese, eksponensiële Mena, Power Mean, Binomiale Squared families. Identiteit, teken, teken-aanvulling, logit, probit, log-log, komplimentêre log-log, omgekeerde, krag, krag kans verhouding, Posbus-Cox, Posbus-Cox kans verhouding skakelfunksies. Voor variansie en frekwensie gewig. Vaste, Pearson Chi-Sq, afwyking, en gebruiker-gespesifiseerde verspreiding spesifikasies. Ondersteuning vir QML beraming en toetsing. Kwadratiese Hill Klim, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring, en BHHH skatting algoritmes. Gewone koëffisiënt kovariansies bereken deur verwagte of waargeneem Hessiaan of die buitenste produk van die gradiënte. Robuuste kovariansie skattings met behulp GLM, HAC, of ​​Huber / Wit metodes. Enkele vergelyking Cointegrating Regressie Ondersteuning vir drie volle doeltreffende skatting metodes, Ten volle Gewysig OLS (Phillips en Hansen 1992), Canonical Cointegrating Regressie (Park 1992), en Dynamic OLS (Saikkonen 1992, Stock en Watson 1993 Engle en Granger (1987) en Phillips en Ouliaris (1990)-oorblywende toetse, Hansens (1992b) onstabiliteit toets, en Parke (1992) bygevoeg veranderlikes toets. Buigsame spesifikasie van die tendens en deterministiese voorspellers in die vergelyking en cointegrating voorspellers spesifikasie. volledige funksionele skatting van langtermyn afwykings vir FMOLS en CCR. Outomatiese of vaste lag seleksie vir Dols loop en lei en vir 'n lang-hardloop variansie whitening regressie. verklein OLS en robuuste standaard fout berekeninge vir Dols. gebruiker-gespesifiseerde maksimum waarskynlikheid Gebruik standaard EViews reeks uitdrukkings om die log waarskynlikheid bydraes beskryf. voorbeelde vir Multinomial en voorwaardelike logit, Posbus-Cox transformasie modelle, onewewigtigheid skakel modelle, probit modelle met heteroskedastic foute, geneste logit, Heckman steekproefseleksie en Weibull gevaar modelle. Stelsels vergelykings Basiese Lineêre en nie-lineêre skatting. Kleinste kwadrate, 2SLS, vergelyking geweegde skatting, oënskynlik onverwante Regressie, drie-fase Least Squares GMM met Wit en HAC gewig matrikse. AR skatting met behulp van nie-lineêre kleinste kwadrate op 'n getransformeerde spesifikasie. Volledige inligting maksimum waarskynlikheid (FIML). Var / PAC Skat strukturele faktorisasies in VARs deur die instelling van kort - of langtermyn beperkinge. Bayes VARs. Impulsrespons funksies in verskeie tabel en grafiese formate met standaard foute bereken analities of deur Monte Carlo metodes. Impulsrespons skokke bereken vanaf Cholesky faktorisering, een-eenheid of one-standaardafwyking residue (ignoreer korrelasies), veralgemeen impulse, strukturele faktorisering, of 'n gebruiker-gespesifiseerde vektor / matriks vorm. Lê en toets lineêre beperkings op die cointegrating verhoudings en / of aanpassingscoëfficiënten in PAC modelle. Kyk of genereer cointegrating verhoudings van beraamde PAC modelle. Uitgebreide diagnoses insluitend: Granger oorsaaklikheid toetse, gesamentlike lag uitsluiting toetse, lag lengte kriteria evaluering, correlograms, outokorrelasie, normaliteit en heteroskedasticity toets, co-integrasie toets, ander meerveranderlike diagnose. Meerveranderlike ARCH Voorwaardelike Konstante korrelasie (p, q), Diagonal VECH (p, q), Diagonal bekk (p, q), met asimmetriese terme. Uitgebreide para keuse vir die Diagonal VECHs koëffisiëntmatriks. Eksogene veranderlikes toegelaat in die gemiddelde en variansie vergelykings lineêre en AR terme toegelaat in die gemiddelde vergelykings. Bollerslev-Wooldridge robuuste standaard foute. Normale of Studente t meerveranderlike fout verspreiding N keuse van analitiese of (vinnig of stadig) numeriese afgeleides. (Analytics afgeleides nie beskikbaar vir 'n paar komplekse modelle.) Genereer kovariansie, variansie, of korrelasie in verskeie tabel en grafiese formate van beraamde ARCH modelle. Staat Space Kalman filter algoritme vir die beraming van gebruiker-gespesifiseerde enkel - en multiequation strukturele modelle. Eksogene veranderlikes in die toestandsvergelyking en ten volle geparameteriseer variansie spesifikasies. Genereer een-stap vorentoe, gefiltreer, of glad seine, state, en foute. Voorbeelde sluit-time wisselende parameter, meerveranderlike ARMA, en quasilikelihood stogastiese wisselvalligheid modelle. Toetsing en evaluering Werklike, toegerus, oorblywende erwe. Wald toetse vir lineêre en nie-lineêre koëffisiënt beperkings vertroue ellipse wat die gesamentlike vertroue streek van enige twee funksies van beraamde parameters. Ander koëffisiënt diagnose: gestandaardiseerde koëffisiënte en koëffisiënt elastisiteite, vertrouensintervalle, variansie inflasie faktore, koëffisiënt variansie ontbindings. Weggelaat en onnodige veranderlikes LR toetse, residuele en vierkantig oorblywende correlograms en Q-statistieke, residuele korrelasie en ARCH LM toetse. White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey en Glejser heteroskedasticity toetse. Stabiliteit diagnose: Chow breekpunt en voorspelling toetse, Quandt-Andrews onbekende breekpunt toets, Bai-Perron breekpunt toetse, Ramsey RESET toetse, OLS rekursiewe skatting, invloed statistieke, hefboom erwe. ARMA vergelyking diagnose: grafieke of tabelle van die omgekeerde wortels van die AR en / of MA karakteristieke polinoom, vergelyk die teoretiese (geskat) outokorrelasie patroon met die werklike korrelasie patroon vir die strukturele residue, die ARMA impulsrespons van 'n innovasie skok en die vertoon ARMA frekwensiespektrum. Maklik resultate (koëffisiënte, koëffisiënt kovariansiematrikse, residue, gradiënte, ens) om EViews voorwerpe vir verdere analise te red. Sien ook Skatting en stelsels vergelykings vir bykomende gespesialiseerde toets prosedures. Vooruitskatting en simulasie In - of buite-monster statiese of dinamiese vooruitskatting van beraamde vergelyking voorwerpe met berekening van die standaardfout van die skatting. Voorspelling grafieke en in-monster voorspelling evaluering: RMSE, MAE, Mape, Theil Ongelykheid koëffisiënt en proporsies State-of-the-art model gebou gereedskap vir verskeie vergelyking vooruitskatting en meerveranderlike simulasie. Model vergelykings kan in die teks of skakels vir outomatiese opdatering op re-skatting daaroor gevoer word nie. Wys afhanklikheid struktuur of endogene en eksogene veranderlikes van jou vergelykings. Gauss-Seidel, Broyden en Newton model solvers vir nie-stogastiese en stogastiese simulasie. Nie-stogastiese vorentoe oplossing te los vir model in ooreenstemming verwagtinge. Stochasitc simulasie kan bootstrapped residue te gebruik. Los beheer probleme sodat endogene veranderlike behaal 'n gebruiker-gespesifiseerde teiken. Gesofistikeerde vergelyking normalisering, voeg faktor en ignoreer ondersteuning. Bestuur en vergelyk verskeie oplossing scenario behels verskeie stelle aannames. Ingeboude sienings en prosedures model vertoon simulasie resultate in grafiese of tabelvorm. Grafieke en tabelle Line, dot plot, area, bar, piek, seisoenale, sirkel, XY-lyn, spreiding diagrammen, boxplots, fout bar, hoog-laag-oop-einde, en oppervlakte band. Kragtige, maklik-om-te gebruik kategoriese en opsomming grafieke. Auto-opdatering grafieke wat werk as onderliggende data verandering. Waarneming inligting en waarde vertoon wanneer jy hover die muis oor 'n punt op die grafiek. Histogramme, gemiddelde verskuif historgrams, frekwensie polyons, rand frekwensieveelhoeke, boxplots, kern digtheid, toegerus teoretiese verspreidings, boxplots, CDF, oorlewende, kwantielverhouding, kwantielverhouding-kwantielverhouding. Verspredingsgrafieke met enige kombinasie parametriese en nie-parametriese kern (Nadaraya-Watson, plaaslike lineêre, plaaslike polinoom) en naaste (LOWESS) regressielyne, of vertroue ellipse. Interaktiewe punt-en-klik of bevel gebaseer aanpassing. Uitgebreide aanpassing van grafiek agtergrond, raam, legendes, byle, skalering, lyne, simbole, teks, skakering, vervaag, met verbeterde grafiek sjabloon funksies. Table aanpassing met beheer oor sel font face, grootte en kleur, Selagtergrondkleur en grense, samesmelting, en body. Kopie-en-plak grafieke in ander Windows programme, of red grafieke soos Windows gereelde of verbeterde Metafiles, vervat PostScript lêers, bitmaps, GIF, PNGs of JPG. Kopie-en-plak tafels na 'n ander aansoek of stoor na 'n RTF, HTML, of tekslêer. Bestuur grafieke en tabelle saam in 'n spoel voorwerp waarmee jy verskeie resultate te vertoon en ontledings in een voorwerp gebooie en Programmering Objekgeoriënteerde opdrag taal bied toegang tot menu items Batch uitvoering van opdragte in die program lêers. Herhaling en toestand vertakking, subroutine, en makro verwerking. String en string vektor voorwerpe vir string verwerking. Uitgebreide biblioteek van string en string lys funksies. Uitgebreide oorsig ondersteuning: matriks manipulasie, vermenigvuldiging, inversie, Kronecker produkte, eiewaarde oplossing, en singulierewaarde ontbinding. Eksterne Interface en invoegtoepassingen EViews COM outomatisering bediener ondersteuning sodat eksterne programme of skrifte EViews, data-oordrag, kan van stapel te stuur of beheer en uit te voer EViews bevele. EViews bied COM Automation kliënt ondersteuning aansoek vir MATLAB en R bedieners sodat EViews kan gebruik word om te begin of die aansoek, data-oordrag te beheer, of uit te voer opdragte. Die EViews Microsoft Excel Add-in bied 'n eenvoudige koppelvlak vir die afhaal en 'n skakel vanuit Microsoft Excel (2000 en later) om reeks en oorsig voorwerpe gestoor in EViews workfiles en databasisse. Die EViews Voeg-ins infrastruktuur bied naatlose toegang tot die gebruiker-gedefinieerde programme met behulp van die standaard EViews opdrag, spyskaart, en voorwerp koppelvlak. Aflaai en installeer gedefinieerde invoegtoepassingen van die webwerf EViews. Vir verkope inligting stuur 'n epos saleseviews vir tegniese ondersteuning kan jou stuur supporteviews Sluit asb jou reeksnommer met alle e-pos korrespondensie. Vir meer kontak besonderhede, sien ons omtrent page. Weighted Gemiddeld in Excel formules Vandag sal ons leer hoe om geweegde gemiddeldes bereken in Excel gebruik van formules. Wat is geweegde gemiddelde Geweegde gemiddelde of geweegde gemiddelde word gedefinieer as vanuit Wikipedia, die geweegde gemiddelde is soortgelyk aan 'n rekenkundige gemiddelde 8230, waar in plaas van elk van die datapunte ewe bydra tot die finale gemiddelde, 'n paar data punte bydra meer as ander. 8230 As al die gewigte gelyk is, dan is die geweegde gemiddelde is dieselfde as die rekenkundige gemiddelde. Hoekom moet jy geweegde gemiddelde of in ander woorde, waarom jy normale gemiddelde Wel nie moet bereken bereken, is dit omdat, in sommige gevalle normale gemiddeldes gee in-korrekte prentjie. Vir bv. neem jy die hoof uitvoerende beampte van ACME Widgets co. Nou kan jy op soek is na jaarlikse salaris verslag en synde die getalle-gal jy is, wat jy wil om uit te vind-die gemiddelde salaris van jou werknemers. Jy vra elke departementshoof vir julle die gemiddelde salaris van daardie departement te gee. Hier is die getalle, Nou, die gemiddelde salaris blyk te wees 330,000 totale almal al salarisse deur 5, (5500065000750001200001200000) / 5. Jy is 'n gelukkige baas om te vind dat jou werknemers maak 330K per jaar. Behalwe, jy is verkeerd. Jy het nie die aantal werknemers in elke departement oorweeg word voordat die berekening van die gemiddelde. So, sou die korrekte gemiddelde 76k wees soos hierbo getoon. Hoe om geweegde gemiddelde in Excel te bereken Daar is geen ingeboude formule in Excel te geweegde gemiddeldes bereken. Daar is egter 'n maklike oplossing om dit. Jy kan SUMPRODUCT formule gebruik. Per definisie, SUMPRODUCT formule neem 2 of meer lyste van getalle en gee die som van die produk van ooreenstemmende waardes. verwant: Excel SUMPRODUCT Formule 8211 wat is dit en hoe om dit te gebruik Dus, as jy waardes in A1 het: A10 en die ooreenstemmende gewigte in B1: B10, kan jy SUMPRODUCT gebruik soos hierdie te geweegde gemiddelde te kry. Maar die bogenoemde metode werk net as B1: B10 bevat gewigte in s ten bedrae van tot 100. In die bogemiddelde salaris byvoorbeeld, dont ons het gewigte. Maar ons het Telling van waardes. Dit is wanneer jy 'n variasie van SUMPRODUCT Formule kan gebruik soos volg: Aflaai Geweegde Gemiddelde Berekening Voorbeeld Werkboek: In hierdie werkboek, kan jy 3 voorbeelde oor hoe om te geweegde gemiddelde te bereken in Excel te vind. Gaan voort en laai dit op die formules beter te verstaan. Het jy gebruik Geweegde gemiddelde / Geweegde Gemiddelde Wat doen jy dit gebruik vir watter soort uitdagings wat jy in die gesig staar Het jy enige tweaked toepassing op geweegde gemiddelde berekeninge Deel asseblief jou idees / wenke met behulp van kommentaar. Nog voorbeelde van gemiddeldes en formules: Deel hierdie punt met jou vriende Ek gebruik geweegde gemiddelde byna elke dag, wanneer ek wil die vordering van my projekte te bereken in terme van funksionele dekking. 1. Ek het 'n lys van take tydens vanaf 1 dag tot 20 dae. 2. Dit is duidelik dat elke taak moet geweeg met betrekking tot die duur. 3. My funksionele dekking word bereken met: (. Groep met trappe) SUMPRODUCT (totaldurationarray (todoarray 0)) / Som (totaldurationarray) en alle daaropvolgende manier kan jy dink ek dit gebruik om te bereken die Gem Mkt Prys Vs ons produkte. Main difficultie: om die berekening op 'n Pivot Table plaas Die gebruik van verskeidenheid formules doen die truuk vir hierdie berekening, maar omdat ek bly voed nuwe inligting om die lêer, is dit om weg te swaar so Ive begin die verandering van hierdie berekening op 'n spil tafel . Kan jy asseblief vir my gids oor hoe om geweegde gemiddelde te bereken op die basis van die datum. Ek wil uitvind twee dinge (1) Geweegde gemiddelde bedrag (2) Geweegde gemiddelde Datum Datum Bedrag 01-Jan-11 1200 08-jul-11 1000 05-Jun-11 1200 17-jul-11 1500 30-Jun-11 1600 Vriendelike groete, Krunal Patel Krunal Die gemiddelde is (12001000120015001600) / 5 1300 As jy gemiddeld wat ander maatstaf is jy meet teen Tipies jy sal sê het sê geweeg 'n gewig, massa, volume of Time wat jou maat is van toepassing op As ek jou data te sorteer datum 1-Jan-11 1200 66.0 8-Maart-11 1000 9.0 17-jul-11 1500 80.0 5-Jun-11 1200 25.0 30-Jun-11 1600 Totaal 238200 180,0 W. Ave 1,323.3 In die bo die 1200-eenhede het geduur 66 dae die 1000 eenhede 9 dae As ek SUMPRODUCT die Aantal en die dae wat ek kry 238200 dit nie die geval is, sluit die 1600 eenhede ek verdeel dan die 238200 eenhede deur totale dae 180 tot 1323 eenhede per dag Hoop dat Danksy help om jou antwoord te kry. Ek verstaan ​​die konsep, maar ek dont verstaan ​​waarom laaste datum is nie ingesluit. In plaas daarvan moet dit meer het geweeg in vergelyking met ander. Krunal Ek het aanvaar dat die 1200-eenhede op 1 Januarie geld uit 1 Januarie tot en met die volgende tydperk 8 Maart As dit andersom waar data geld terugwerkend, dan is jou reg, behalwe dat ons sal laat die 1 Januarie gevolg, sien hieronder bv : 1-Jan-11 1200 - 8-Maart-11 1000 66 17 Maart-11 1500 9 5-Jun-11 1200 80 30-Jun-11 1600 25. Totaal 1197 180. Soos ek oorspronklik gesê gewig vereis 'n tweede veranderlike Kyk na die vetinhoud van melk dit word uitgedruk as So as jy het 'n 1000 liter op 5 en 4000 liter op 10 in totaal jy 5000 liter op 'n geweegde gemiddelde van 9 (1000x5 400010) / 5000. So in jou geval Ek aannames oor die gebruik van jou produk gemaak as jy havent verskaf baie inligting As my aannames verkeerd is laat my weet Run uur producent prod / hr 1425,5 431380 302,61 873 290894 333,21 604 232249 384,51 As ek neem gemiddeld van individuele ry Ek vind 'n prod / hr figuur wat hierbo gegee laaste kolom. En terwyl die neem gemiddeld van prod / hr, middel (302.61333.21384.51 / 3), vind ek 'n gemiddelde waarde 340,11. En as ek som van afloop uur (1425.5873604) en som van CFL (431380290894232249) neem en deel CFL som deur lopie uur som dan vind ek 'n ander gemiddelde dit is 328,8 Waarom hierdie verskil in gemiddelde waarde al in totaliteit dit lyk dieselfde Mei iemand help my, pls. Raju Jy kan nie net Gemiddeld gemiddeldes, want as jy sien elke insette het 'n ander gewig. Jou 604 ure hulle het baie hard gewerk en in die 1425 ure wat hulle vertraag. Wat youve gedoen deur die WHALM Produksie en te deel deur die som van die ure is korrek Hi. Ek het 'n reeks van pryse, en Im probeer om 'n formule wat vir my 'n geprojekteerde prys gee te ontwikkel. So byvoorbeeld: Pryse (Vroegste om Mees onlangse) 2,50 2,90 3,50 4,30 5,00. Ek wil om te sien wat die prys is geneig om te wees in die sel. en ek wil die mees onlangse prys om meer relevant as die vorige pryse wees. so in hierdie voorbeeld, ek dink die waarde sou iets rondom 6,30 wees. die verskil tussen die pryse wat 0,40. 60. 80, 1.00. Ek het regtig net die resultate moet in 'n sel, met inagneming van iets soos 'n 5 daagse bewegende geweegde gemiddelde (indien so iets bestaan). (.) Im in wese probeer om te sien of die prys opwaarts neig, skat die prys wat gebaseer is op meer onlangse verkope data en uit te werk as die verskil tussen mees onlangse prys (5.00) en geprojekteerde prys is meer as 5. James Calvo sê: Hi Ek het hulp nodig om 'n geweegde gemiddelde vir 'n paar rekening onder my. ons het 3 produk lyne (groei tot 5 binnekort). Ek moet 'n formule wat 'n geweegde gemiddelde van die rekening 1-50 rang toon te skep. sodat produk 1 doel is 50 produk 2 doelwit is 3 en produk 3 doel is 3. Ek sou gewig dié gebaseer op belangrikheid op 80 produk 1, 15 produk 2 en 5 produk 3. Hoe sou ek skryf hierdie formule sedert die gemiddeld van die 3 is nie die regte manier. So hier is 'n klein voorbeeld, rekeningnummer Naam prdt 1 werklike prdt 1 doel prdt1 om doel acct 1 25 50 50 prdt 2 werklike prdt 2 doelwit prdt2 om doel acct 1 1 3 33 prdt 3 werklike prdt 3 doel prdt3 om doel acct 1 1 3 33 sodat die gemiddelde van die produkte is 38 dis nie wat ek nodig het ek nodig die geweegde gemiddeld acct op al drie produkte met behulp van die gewigte 80, 15 en 5. help asseblief. Wat hulp nodig het, sê: Hi. Im sukkel om die geweegde gemiddelde vir die invloed (wat verband hou met die gegradeerde vlak). Ek nodig het om uit te vind wat die geweegde gemiddelde inluence is (die kolom) en dan gebruik dit om te bereken die van die invloed spandeer algehele. HELP spandeer 'n Vlak Bring B Vlak Totaal (M) 99,660,078.50 0 0 3,886,439.82 1 15 300 393,235.39 3 100 465,897.47 2 50 4 in die eerste semester Tellings werkblad in sel F17, tik 'n formule om die geweegde gemiddelde van die eerste studente vier eksamens bereken . Die formule in sel F17 moet absolute verwysings gebruik om die gewigte wat in die reeks C8: C11, wat ooreenstem met die elke gewig met die ooreenstemmende eksamen telling. Gebruik Auto Vul die formule in sel F17 kopieer in die reeks F18: F52. Student telling Top Tien oorhoofse tellings Student ID Eksamen 1 Eksamen 2 Eksamen 3 Finale Eksamen Algehele 390-120-2 100,0 83,0 79,0 72,0 390-267-4 84,0 91,0 94,0 80,0 390-299-8 55,0 56,0 47,0 65,0 390-354-3 95,0 91,0 93,0 94,0 390-423-5 83,0 82,0 76,0 77,0 390-433-8 52,0 66,0 61,0 53,0 390-452-0 85,0 94,0 94,0 91,0 390-485-7 89,0 78,0 80,0 87,0 390-648-6 92,0 87,0 89,0 97,0 390- 699-6 74,0 75,0 47,0 64,0 391-260-8 96,0 82,0 91,0 96,0 391-273-8 69,0 74,0 81,0 74,0 391-315-1 87,0 89,0 70,0 82,0 391-373-1 100,0 94,0 86,0 93,0 391-383-6 93,0 90,0 95,0 80,0 391-500-8 78,0 89,0 81,0 88,0 391-642-7 74,0 81,0 83,0 86,0 391-865-0 88,0 71,0 84,0 81,0 391-926-7 94,0 90,0 97,0 97,0 391-928-5 83,0 71,0 62,0 87,0 392-248 -7 72,0 70,0 88,0 77,0 392-302-1 83,0 76,0 81,0 80,0 392-363-7 89,0 72,0 77,0 73,0 392-475-2 100,0 96,0 90,0 99,0 392-539-3 95,0 96,0 91,0 85,0 392-709-8 72,0 49,0 60,0 51,0 392-798-4 82,0 61,0 70,0 61,0 392-834-1 82,0 71,0 64,0 70,0 393-181-6 76,0 69,0 58,0 70,0 393-254-4 90,0 76,0 91,0 71,0 393-287-6 84,0 85,0 66,0 74,0 393-332- 3 96,0 88,0 94,0 93,0 393-411-8 80,0 74,0 75,0 82,0 393-440-4 86,0 85,0 85,0 82,0 393-552-0 100,0 96,0 87,0 94,0 393-792-5 78,0 60,0 87,0 70,0 py die formule in sel F17 in die reeks F18: F52. Jy rock Baie dankie vir hierdie geweegde gemiddelde calcuation / formules. Hulle is dood op. Hi, ek het 'n tipiese probleem waar ek sowat 15 transaksies wat verskillende AHTs vir elk van die transaksie het. Ek sou graag wou weet wat sal die geweegde gemiddelde van al hierdie AHT amp transaksies, kan u pls help my uit transaksie Tipe AHT per dag Tran 120 Art Trans 120 3 180 Art Trans 180 87 208 Art Trans 208 2954 240 Art Trans 240 354 293 Art Trans 293 4 300 Art Trans 300 79 120 Art Trans 322 2464 380 Art Trans 380 19 381 Art Trans 381 229 120 Art Trans 396 182 401 Art Trans 401 655 480 Art Trans 480 49 540 Art Trans 540 33 987 Art Trans 987 251 1080 Art Trans 1080 47 die aanvaarding van jou data is in kolomme A1: D16 probeer die volgende: Geweegde Ave. AHT per dag SUMPRODUCT (A2: A16, C2: C16) / som (A2: A16) Geweegde Ave. Tran SUMPRODUCT (A2: A16, D2: D16) / som (A2: A16) Dankie Mnr Huitson egter een duidelikheid oor wat gedoen moet word om die waardes in selle D2 om D16 Soos in my vorige navraag nodig, ek het die transaksie gegee AHT in kolom B en daaglikse gemiddelde volume in kolom C Please help Dit is onduidelik wat in watter kolom Dit wil voorkom asof jy 4 kolom die formule is: SUMPRODUCT (gewig reeks, data reeks) / som (gewig reeks) hieronder is die momentopname as ek nie in staat is om op te laai die Excel AHT is die tyd verteer vir elk van die transaksie en die volgende figuur word die daaglikse telling van transaksies (120 sekondes, 3 transaksies per dag 180 sekondes, 87 transaksies per dag 208 sekondes, 2954 transaksies per dag) AHT PerDayTran 120 3 180 87 208 2954 240 354 293 4 300 79 322 2464 380 19 381 229 396 182 401 655 480 49 540 33 987 251 1080 47 die aanvaarding van jou data is in A1: B16 die geweegde gemiddelde is: SUMPRODUCT (A2: A16 , B2: B16) / som (A2: A16) Ek wonder of ek enige funksie kan gebruik in Excel om my te help 'n beter besluit te koop. Byvoorbeeld, as ek is op soek na 'n produk (byvoorbeeld 'n skootrekenaar) en ek gaan op 'n shopping webwerf en ek vind volgende inligting. 1. Model nommer 2. aantal resensies 3. werklike hersiening gradering (uit 10) Nou is daar dalk 'n geval wanneer een persoon aangewys produk A 10 ons van 10 Vs 100 mense gegradeerde ander produk B 9 uit 10. Dit is duidelik dat ek is veiliger met gaan vir produk B, maar hoe kan presteer wees van help om dit meer kompleks maak, as daar eienskappe van gebruiker graderings is (soos die gemak van gebruik, duursame, ontwerp, ens), hoe om hierdie komplekse prentjie as top posisie van sien 1. 2 en 3 Net gewonder. Dankie by voorbaat. Tipies jy sal opstel van 'n aantal kriteria en dan rang elke kriteria van seggenskap 1 tot 10 Tel die kriteria en dan kyk na die resultate Wil jy dalk 'n paar kriteria verskil belangrikheid te gee en dit kan gedoen word deur die gee van sulke kriteria 'n telling van tussen 1 en 20 ens Jy moet versigtig wees oor te weeg tellings op die aantal response hallo te wees. Ek sou graag wou weet hoe kan ek geweegde gemiddelde vir statistiese data-analise. ive data wat ingesamel is deur die gebruik van 'n Likertskaal tipe. aantal 0-5 Ek probeer om 'n geweegde gemiddelde skep vir 'n reeks toetse met 'n paar toets readministered op 'n tweede datum. Nie alle toetse word geadministreer elke toets. Die oplossing Ek het al met behulp is om 'n tweede matriks gebruik met 'n IF-funksie, maar ek is nuuskierig as daar 'n meer elegante oplossing. Voorbeeld data is hieronder: Gewig Toets 1 Toets 2 10 90 105 25 85 20 100 100 avg 95 96,7 geweegde 96,7 94 Die gebruik van die SUMPRODUCT / som beskryf sonder die matriks verkeerd lewer 'n geweegde gemiddeld van 52,7 sedert die tweede toets tel as 'n nul. Is daar 'n maklike manier om te kry Excel om spesifieke selle te ignoreer as hulle leeg gelaat (maw toets is nie geadministreer eerder as telling was 0) terwyl die gebruik van die geweegde gemiddelde funksie hier Dankie beskryf vir jou hulp. Jeff Doen: SUMPRODUCT ((A3: A5) (B3: B5) (B3: B5ltgt)) / SUMPRODUCT ((A3: A5) (B3: B5ltgt)) hulp wat gee my eintlik 'n DIV / 0 fout. Ek is nie vertroud is met die (B3: B5ltgt) string. Wat beteken dat dui Is daar 'n manier om 'n lêer Ek sal bly wees om net die hele ding tot so dit makliker sou wees om te sien wat ek doen nie oplaai. Ek kan ook gebruik altyd die tydelike oplossing wat ek het, dit lyk net onnodig slordig. UPDATE: Dit vergelyking werk nie, maar jy moet die sel te identifiseer as 'n matriks berekening. Wanneer die vergelyking ingeskryf dit sal aanvanklik gee 'n DIV / 0. Lig die sel en druk CTRLSHIFTENTER. Dan korrek bereken is. Ek gebruik Office 2010, so ek is nie seker of dit geld in enige ander weergawes ook. Die formule moet ingeskryf word gewoonlik nie as 'n skikkingsformule Dit sal net so goed werk in alle Excel weergawes My lêer met jou data is hier: 2013 2012 Delta Geweegde Verandering Terrein A 1003 966 3.8 2.6 Site B 307 380 -19,2 -5,0 Site C 85 102 -16,7 1.2 Totaal 1395 1448 -3,7 -3,7 Hier is 'n voorbeeld: die geweegde verandering voorheen bereken. Nou ek probeer om vas te stel hoe om die geweegde verandering met hierdie nuwe syfers hieronder te bereken. My raaiskoot is 13 September moet die geweegde veld wees .. 12 September 13 September 'n 102 85 B 970 1004 C 380 307 D 33 27 Totaal 1452 1396 Ek verstaan ​​die Delta Maar het geen idee hoe Geweegde is Tipies bereken wanneer jy geweegde gemiddeldes, jy 'n sekonde of meer velde wat die gewig velde Ek is van plan om 'n Excel-gebaseerde gradering stelsel te ontwerp is. Hoe kan ek dervie n telling wat gebaseer is op 'n) Doel b) Doel weightage. Nota - gradering 1 (beste). gradering 5 (ergste) Doel weightage op n skaal van 1 tot 5. Sameerah Drinkard sê: Geweegde graad 48,07 / 70 68,94 watter graad is dat Weereens het jy my gelei op die pad van korrektheid. Dankie vir die hulp Hi Chandoo, in jou voorbeeld wat jy het gemiddelde salaris van 'n departement en jy probeer om 'n gemiddelde salaris van 'n werknemer te bereken. vir wat jy nodig het om die werklike totale salaris van elke departement weet en dan gebruik dit in die geweegde gemiddelde formule, het jy avg gebruik. salaris van die departement plaas. isnt hierdie verkeerde hulp nodig berekening geweegde gemiddelde opbrengs op bates. Ek het 'n sigblad met meer as 200,000 rye met bates ten bedrae van meer as 2,5 miljard. Elke ry het sowat 120 kolomme met verskillende statistieke vir elke lening. Een van die kolomme is bate bedrag () en die ander is opbrengs (). Ek gebruik SUMIFS om die bates hand van sekere kriteria (sowat 20 unieke items), wat 'n totaal dollar bedrag van bates genereer uit die 2,5 miljard wat in die hele spreadsheet filter. Ek nodig het om die geweegde gemiddelde opbrengs bereken net op die gefilterde bates (wat totaal heelwat laer as die 2,5 miljard). Hoe kan ek die gewigte vir die gevolglike bates sedert die deler elke keer as ek die filters te verander verander Osama Masood Khan sê: Ek het maatskappy bywoning data van werknemers in die volgende vorm wat dit uittreksel uit MS SharePoint 2010. Ek moet daardie uittreksel weet data in die vorm van desimale waarde bv klok in die tyd is soos 9,34 doen ek dit oorweeg 9:31, indien nie hoe om dit te omskep in 'n tyd waarde. Naam klok klok Uit Status Tyd bestee XYZ 9.16 20.30 Present 11.14 wat ek nodig het om span bywoning gemiddeldes te bereken, maar sommige mense kom laat of selfs laat wat ek dink versteur my gemiddelde. Ek het 60k van SUMPRODUCT en dit regtig stadig in my herberekening. Ek lees van jou webwerf te, 75-Excel-spoed-up-wenke. Dat ek nodig het om my formule verander van SUMPRODUCT om Sumif. Het jy omgee te wys 'n bietjie lig Probleme om uit te vind in die kriteria. Kian Afhangende van presies wat jy doen daar dalk ander funksies wat sowel kan gebruik asseblief vra die vraag in die Chandoo. org Forum en heg 'n voorbeeld lêer chandoo. org/forum/ Hoe sou jy die geweegde mediaan van 'n datastel te bereken wat aangebied word as waardes en frekwensies. Die waardes is 1 tot 5 van 'n Likertskaal. Hoe sou ek gebruik hierdie formule in 'n hele kolom, terwyl dieselfde ry getalle hou vir die som Heres n voorbeeld: So Id wil hierdie formule vir verskillende data in elke ry ek gebruik, maar hou die geweegde data AC1: AO1 die dieselfde vir elke ry. en so aan, sodat die volgende ry sou die formule het. Toe ek kliek en sleep die formule toe te pas om die hele kolom, in plaas kry ek dit vir die volgende ry: Is daar 'n manier om die AC1 hou: AO1 deel van die formule dieselfde. Thank you so much vir soek in hierdie 8230 Geweegde Gemiddeld in Excel 8211 formules om te bereken Geweegde Leer hoe om geweegde gemiddeldes bereken in Excel gebruik van formules. In hierdie artikel sal ons leer wat 'n geweegde gemiddelde is en hoe om Excel8217s SUMPRODUCT formule 8230 Op soek na 'n lopende totaal in Excel met gewigte. Opgedra en Voltooide weightscore. 4100 .280 0,190 Tog nie toegewys gewig. 3 Hoe om te kry Excel te ignoreer nie toegewys Tog Aveek Bose sê: Ek het 'n vraag. Ek probeer om te bereken in 'n geweegde gemiddelde metode waar die waarde vir ooreenstemmende gewigte is beide in figuur en persentasie. Hoe bereken ek dieselfde as ek nie die totale waarde van wat ek die persentasie kan omskep in heelgetalle. Kan jy die vraag vra in die Chandoo. org forums forum. chandoo. org/Forecasting~~V deur gladstrykingstegnieke Hierdie webwerf is 'n deel van die JavaScript E-laboratoriums leer voorwerpe vir besluitneming. Ander JavaScript in hierdie reeks is verdeel onder verskillende gebiede van aansoeke in die menu artikel op hierdie bladsy. 'N tyd-reeks is 'n reeks waarnemings wat bestel betyds. Inherent in die versameling van data geneem met verloop van tyd is 'n vorm van ewekansige variasie. Daar bestaan ​​metodes vir die vermindering van van die kansellasie van die effek as gevolg van ewekansige variasie. Gebruikte tegnieke is glad. Hierdie tegnieke, wanneer dit behoorlik toegepas word, blyk duidelik die onderliggende tendense. Tik die tydreeks Ry-wyse in volgorde, vanaf die linker-boonste hoek, en die parameter (s), dan op die Bereken knoppie vir die verkryging van een tydperk lig vooruitskatting. Leeg bokse is nie ingesluit in die berekeninge, maar nulle is. In die begin van jou data om te beweeg van sel tot sel in die data-oorsig gebruik die Tab-sleutel nie arrow of betree sleutels. Kenmerke van tydreekse, wat geopenbaar kan word deur die ondersoek van die grafiek. met die geskatte waardes, en die residue gedrag, toestand voorspelling modelle. Bewegende gemiddeldes: bewegende gemiddeldes rang onder die gewildste tegnieke vir die preprocessing van tydreekse. Hulle word gebruik om ewekansige wit geraas filter uit die data, om die tydreeks gladder te maak of selfs om sekere inligting komponente vervat in die tydreeks te beklemtoon. Eksponensiële Smoothing: Dit is 'n baie gewilde skema om 'n reëlmatige Tyd Reeks produseer. Terwyl dit in Bewegende Gemiddeldes die afgelope waarnemings word dieselfde gewig, eksponensiële Smoothing ken eksponensieel afneem gewigte as die waarneming ouer. Met ander woorde, is Onlangse waarnemings gegee relatief meer gewig in vooruitskatting as die ouer waarnemings. Double Eksponensiële Smoothing is beter op tendense hantering. Drie Eksponensiële Smoothing beter te hanteer parabool tendense. 'N exponenentially geweeg bewegende gemiddelde met 'n glad konstante a. ooreenstem rofweg 'n eenvoudige bewegende gemiddelde lengte (bv tydperk) n, waar n en N verwant deur: 'n 2 / (N1) of N (2 - a) / n. So, byvoorbeeld, 'n exponenentially geweeg bewegende gemiddelde met 'n glad konstante gelyk aan 0,1 sou rofweg ooreen met 'n 19 dag bewegende gemiddelde. En 'n 40-dag eenvoudig bewegende gemiddelde sou rofweg ooreen met 'n eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde met 'n glad konstante gelyk aan 0,04878. Holts Lineêre Eksponensiële Smoothing: Veronderstel dat die tydreeks is nie-seisoenale maar wel vertoon tendens. Holts metode skat beide die huidige vlak en die huidige tendens. Let daarop dat die eenvoudige bewegende gemiddelde is spesiale geval van die eksponensiële gladstryking deur die oprigting van die tydperk van die bewegende gemiddelde van die heelgetal deel van (2-Alpha) / Alpha. Vir die meeste sake-data 'n Alpha parameter kleiner as 0.40 is dikwels doeltreffend. Dit kan egter 'n mens 'n rooster op soek na die parameter ruimte uit te voer, met 0,1-0,9, met inkremente van 0.1. Toe het die beste alfa die kleinste gemiddelde absolute fout (MA Fout). Hoe om 'n paar glad metodes te vergelyk: Alhoewel daar numeriese aanwysers vir die beoordeling van die akkuraatheid van die voorspelling tegniek, die mees benadering is in die gebruik van visuele vergelyking van verskeie voorspellings oor die akkuraatheid daarvan te evalueer en kies tussen die verskillende vooruitskatting metodes. In hierdie benadering, moet 'n mens stip op dieselfde grafiek die oorspronklike waardes van 'n tydreeks veranderlike en die voorspelde waardes van verskillende vooruitskatting metodes (met behulp van, bv Excel), dus 'n visuele vergelyking fasilitering. Jy kan hou die gebruik van die verlede Voorspellings deur gladstrykingstegnieke JavaScript om die verlede voorspel waardes gebaseer op gladstrykingstegnieke dat slegs enkele parameter gebruik te verkry. Holt, en winters metodes gebruik twee en drie parameters, onderskeidelik, dus is dit nie 'n maklike taak om die optimale, of selfs naby optimale waardes kies deur probeer-en foute vir die parameters. Die enkele eksponensiële gladstryking beklemtoon die kort reeks perspektief dit stel die vlak van die laaste waarneming en is gebaseer op die voorwaarde dat daar geen tendens. Die lineêre regressie, wat 'n lyn van kleinste kwadrate op die historiese data (of omskep historiese data) pas, stel die lang reeks, wat gekondisioneer op die basiese tendens. Holts lineêre eksponensiële gladstryking vang inligting oor onlangse tendens. Die parameters in Holts model is vlakke-parameter wat moet verminder word wanneer die hoeveelheid data wat variasie is groot, en tendense-parameter moet verhoog word indien die onlangse tendens rigting word ondersteun deur die oorsaaklike paar faktore. Korttermyn vooruitskatting: Let daarop dat elke JavaScript op hierdie bladsy bied 'n een-stap-ahead skatting. Om 'n twee-stap-ahead voorspelling te kry. eenvoudig die geskatte waarde toevoeg tot die einde van jou tydreeksdata en kliek dan op dieselfde Bereken knoppie. Jy kan hierdie proses herhaal vir 'n paar keer om die nodige kort termyn voorspellings te kry.