Verschieben von durchschnittlichen und exponentiellen Glättungsmodellen Als erster Schritt, um über mittlere Modelle hinauszugehen, können zufällige Wandermodelle und lineare Trendmodelle, Nichtseasonalmuster und Trends mit einem gleitenden Durchschnitt oder Glättungsmodell extrapoliert werden. Die Grundannahme hinter Mittelwertbildung und Glättung von Modellen ist, dass die Zeitreihe lokal stationär mit einem langsam variierenden Mittel ist. Daher nehmen wir einen bewegten (lokalen) Durchschnitt, um den aktuellen Wert des Mittelwerts abzuschätzen und dann das als die Prognose für die nahe Zukunft zu verwenden. Dies kann als Kompromiss zwischen dem mittleren Modell und dem random-walk-without-drift-Modell betrachtet werden. Die gleiche Strategie kann verwendet werden, um einen lokalen Trend abzuschätzen und zu extrapolieren. Ein gleitender Durchschnitt wird oft als quotsmoothedquot Version der ursprünglichen Serie, weil kurzfristige Mittelung hat die Wirkung der Glättung der Beulen in der ursprünglichen Serie. Durch die Anpassung des Grades der Glättung (die Breite des gleitenden Durchschnitts), können wir hoffen, eine Art von optimalem Gleichgewicht zwischen der Leistung der mittleren und zufälligen Wandermodelle zu schlagen. Die einfachste Art von Mittelungsmodell ist die. Einfache (gleichgewichtete) Moving Average: Die Prognose für den Wert von Y zum Zeitpunkt t1, der zum Zeitpunkt t gemacht wird, entspricht dem einfachen Durchschnitt der letzten m Beobachtungen: (Hier und anderswo verwende ich das Symbol 8220Y-hat8221 zu stehen Für eine Prognose der Zeitreihe Y, die zum frühestmöglichen früheren Datum durch ein gegebenes Modell gemacht wurde.) Dieser Durchschnitt ist in der Periode t (m1) 2 zentriert, was impliziert, dass die Schätzung des lokalen Mittels dazu neigen wird, hinter dem wahren zu liegen Wert des lokalen Mittels um etwa (m1) 2 Perioden. So sagen wir, dass das Durchschnittsalter der Daten im einfachen gleitenden Durchschnitt (m1) 2 relativ zu dem Zeitraum ist, für den die Prognose berechnet wird: Dies ist die Zeitspanne, mit der die Prognosen dazu neigen, hinter den Wendepunkten in den Daten zu liegen . Zum Beispiel, wenn Sie durchschnittlich die letzten 5 Werte sind, werden die Prognosen etwa 3 Perioden spät in Reaktion auf Wendepunkte. Beachten Sie, dass, wenn m1, das einfache gleitende Durchschnitt (SMA) - Modell entspricht dem zufälligen Walk-Modell (ohne Wachstum). Wenn m sehr groß ist (vergleichbar mit der Länge der Schätzperiode), entspricht das SMA-Modell dem mittleren Modell. Wie bei jedem Parameter eines Prognosemodells ist es üblich, den Wert von k anzupassen, um die besten Quoten für die Daten zu erhalten, d. h. die kleinsten Prognosefehler im Durchschnitt. Hier ist ein Beispiel für eine Reihe, die zufällige Schwankungen um ein langsam variierendes Mittel zeigt. Zuerst können wir versuchen, es mit einem zufälligen Spaziergang Modell, das entspricht einem einfachen gleitenden Durchschnitt von 1 Begriff: Das zufällige Spaziergang Modell reagiert sehr schnell auf Änderungen in der Serie, aber in diesem Fall nimmt es viel von der Quotierung in der Daten (die zufälligen Schwankungen) sowie das quotsignalquot (das lokale Mittel). Wenn wir stattdessen einen einfachen gleitenden Durchschnitt von 5 Begriffen ausprobieren, erhalten wir einen glatteren Prognosen: Der 5-fach einfache gleitende Durchschnitt liefert in diesem Fall deutlich kleinere Fehler als das zufällige Spaziergangmodell. Das Durchschnittsalter der Daten in dieser Prognose beträgt 3 ((51) 2), so dass es dazu neigt, hinter den Wendepunkten um etwa drei Perioden zurückzukehren. (Zum Beispiel scheint ein Abschwung in der Periode 21 aufgetreten zu sein, aber die Prognosen drehen sich nicht um einige Perioden später.) Beachten Sie, dass die Langzeitprognosen des SMA-Modells eine horizontale Gerade sind, genau wie im zufälligen Spaziergang Modell. So geht das SMA-Modell davon aus, dass es keinen Trend in den Daten gibt. Während die Prognosen aus dem zufälligen Wandermodell einfach dem letzten beobachteten Wert entsprechen, sind die Prognosen des SMA-Modells gleich einem gewichteten Durchschnitt der letzten Werte. Die von Statgraphics für die Langzeitprognosen des einfachen gleitenden Durchschnittes berechneten Vertrauensgrenzen werden nicht weiter erhöht, wenn der Prognosehorizont zunimmt. Das ist offensichtlich nicht richtig Leider gibt es keine zugrundeliegende statistische Theorie, die uns sagt, wie sich die Konfidenzintervalle für dieses Modell erweitern sollten. Allerdings ist es nicht zu schwer, empirische Schätzungen der Vertrauensgrenzen für die längerfristigen Prognosen zu berechnen. Zum Beispiel könnten Sie eine Kalkulationstabelle einrichten, in der das SMA-Modell zur Vorhersage von 2 Schritten voraus, 3 Schritten voraus, etc. im historischen Datenmuster verwendet werden würde. Sie können dann die Stichproben-Standardabweichungen der Fehler bei jedem Prognosehorizont berechnen und dann Konfidenzintervalle für längerfristige Prognosen durch Addition und Subtraktion von Vielfachen der entsprechenden Standardabweichung aufbauen. Wenn wir einen 9-fach einfachen gleitenden Durchschnitt versuchen, bekommen wir noch glattere Prognosen und mehr von einem nacheilenden Effekt: Das Durchschnittsalter beträgt nun 5 Perioden ((91) 2). Wenn wir einen 19-fachen gleitenden Durchschnitt nehmen, steigt das Durchschnittsalter auf 10: Beachten Sie, dass die Prognosen in der Tat hinter den Wendepunkten um etwa 10 Perioden zurückbleiben. Welche Menge an Glättung ist am besten für diese Serie Hier ist eine Tabelle, die ihre Fehlerstatistik vergleicht, auch einen 3-Term-Durchschnitt: Modell C, der 5-fache gleitende Durchschnitt, ergibt den niedrigsten Wert von RMSE um einen kleinen Marge über die 3 - term und 9-term Mittelwerte, und ihre anderen Statistiken sind fast identisch. So können wir bei Modellen mit sehr ähnlichen Fehlerstatistiken wählen, ob wir ein wenig mehr Reaktionsfähigkeit oder ein wenig mehr Glätte in den Prognosen bevorzugen würden. (Zurück zum Anfang der Seite) Browns Einfache Exponential-Glättung (exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt) Das oben beschriebene einfache gleitende Durchschnittsmodell hat die unerwünschte Eigenschaft, dass es die letzten k-Beobachtungen gleichermaßen behandelt und alle vorherigen Beobachtungen völlig ignoriert. Intuitiv sollten vergangene Daten in einer allmählicheren Weise abgezinst werden - zum Beispiel sollte die jüngste Beobachtung ein wenig mehr Gewicht als die 2. jüngste, und die 2. jüngsten sollte ein wenig mehr Gewicht als die 3. jüngsten bekommen, und bald. Das einfache exponentielle Glättungsmodell (SES) erreicht dies. Sei 945 eine quotsmoothing constantquot (eine Zahl zwischen 0 und 1). Eine Möglichkeit, das Modell zu schreiben, besteht darin, eine Reihe L zu definieren, die den gegenwärtigen Pegel (d. h. den lokalen Mittelwert) der Reihe repräsentiert, wie er von den Daten bis zur Gegenwart geschätzt wird. Der Wert von L zum Zeitpunkt t wird rekursiv aus seinem eigenen vorherigen Wert wie folgt berechnet: Somit ist der aktuelle geglättete Wert eine Interpolation zwischen dem vorherigen geglätteten Wert und der aktuellen Beobachtung, wobei 945 die Nähe des interpolierten Wertes auf den letzten Wert steuert Überwachung. Die Prognose für die nächste Periode ist einfach der aktuell geglättete Wert: Gleichermaßen können wir die nächste Prognose direkt in Bezug auf vorherige Prognosen und frühere Beobachtungen in einer der folgenden gleichwertigen Versionen ausdrücken. In der ersten Version ist die Prognose eine Interpolation zwischen vorheriger Prognose und vorheriger Beobachtung: In der zweiten Version wird die nächste Prognose erhalten, indem man die vorherige Prognose in Richtung des vorherigen Fehlers um einen Bruchteil 945 anpasst Zeit t. In der dritten Version ist die Prognose ein exponentiell gewichteter (dh diskontierter) gleitender Durchschnitt mit Rabattfaktor 1-945: Die Interpolationsversion der Prognoseformel ist am einfachsten zu bedienen, wenn man das Modell auf einer Tabellenkalkulation implementiert: Es passt in eine Einzelzelle und enthält Zellreferenzen, die auf die vorherige Prognose, die vorherige Beobachtung und die Zelle hinweisen, in der der Wert von 945 gespeichert ist. Beachten Sie, dass bei 945 1 das SES-Modell einem zufälligen Walk-Modell entspricht (ohne Wachstum). Wenn 945 0 ist, entspricht das SES-Modell dem mittleren Modell, vorausgesetzt, dass der erste geglättete Wert gleich dem Mittelwert ist. (Zurück zum Anfang der Seite) Das Durchschnittsalter der Daten in der einfach-exponentiellen Glättungsprognose beträgt 1 945 gegenüber dem Zeitraum, für den die Prognose berechnet wird. (Das soll nicht offensichtlich sein, aber es kann leicht durch die Auswertung einer unendlichen Reihe gezeigt werden.) Die einfache gleitende Durchschnittsprognose neigt daher dazu, hinter den Wendepunkten um etwa 1 945 Perioden zurückzukehren. Zum Beispiel, wenn 945 0,5 die Verzögerung 2 Perioden beträgt, wenn 945 0,2 die Verzögerung 5 Perioden beträgt, wenn 945 0,1 die Verzögerung 10 Perioden und so weiter ist. Für ein gegebenes Durchschnittsalter (d. H. Verzögerung) ist die Prognose der einfachen exponentiellen Glättung (SES) der einfachen gleitenden Durchschnitts - (SMA) - Prognose etwas überlegen, da sie die jüngste Beobachtung - Es ist etwas mehr auffallend auf Veränderungen, die in der jüngsten Vergangenheit auftreten. Zum Beispiel hat ein SMA-Modell mit 9 Begriffen und einem SES-Modell mit 945 0,2 beide ein Durchschnittsalter von 5 für die Daten in ihren Prognosen, aber das SES-Modell setzt mehr Gewicht auf die letzten 3 Werte als das SMA-Modell und am Gleichzeitig ist es genau 8220forget8221 über Werte mehr als 9 Perioden alt, wie in dieser Tabelle gezeigt: Ein weiterer wichtiger Vorteil des SES-Modells gegenüber dem SMA-Modell ist, dass das SES-Modell einen Glättungsparameter verwendet, der stufenlos variabel ist, so dass er leicht optimiert werden kann Indem ein Quotsolverquot-Algorithmus verwendet wird, um den mittleren quadratischen Fehler zu minimieren. Der optimale Wert von 945 im SES-Modell für diese Baureihe ergibt sich auf 0,2961, wie hier gezeigt: Das Durchschnittsalter der Daten in dieser Prognose beträgt 10.2961 3.4 Perioden, was ähnlich ist wie bei einem 6-fach einfach gleitenden Durchschnitt. Die langfristigen Prognosen des SES-Modells sind eine horizontale Gerade. Wie im SMA-Modell und dem zufälligen Walk-Modell ohne Wachstum. Allerdings ist zu beachten, dass die von Statgraphics berechneten Konfidenzintervalle nun in einer vernünftig aussehenden Weise abweichen und dass sie wesentlich schmaler sind als die Konfidenzintervalle für das zufällige Spaziergangmodell. Das SES-Modell geht davon aus, dass die Serie etwas vorhersehbar ist als das zufällige Spaziergangmodell. Ein SES-Modell ist eigentlich ein Spezialfall eines ARIMA-Modells. So bietet die statistische Theorie der ARIMA-Modelle eine fundierte Grundlage für die Berechnung von Konfidenzintervallen für das SES-Modell. Insbesondere ist ein SES-Modell ein ARIMA-Modell mit einer nicht-seasonalen Differenz, einem MA (1) Term und keinem konstanten Term. Ansonsten bekannt als ein quotARIMA (0,1,1) Modell ohne constantquot. Der MA (1) - Koeffizient im ARIMA-Modell entspricht der Menge 1-945 im SES-Modell. Zum Beispiel, wenn man ein ARIMA (0,1,1) Modell ohne Konstante an die hier analysierte Serie passt, ergibt sich der geschätzte MA (1) Koeffizient 0,7029, was fast genau ein minus 0.2961 ist. Es ist möglich, die Annahme eines nicht-null konstanten linearen Trends zu einem SES-Modell hinzuzufügen. Um dies zu tun, geben Sie einfach ein ARIMA-Modell mit einer nicht-seasonalen Differenz und einem MA (1) Begriff mit einer Konstante, d. h. ein ARIMA (0,1,1) Modell mit konstant. Die langfristigen Prognosen werden dann einen Trend haben, der dem durchschnittlichen Trend entspricht, der über den gesamten Schätzungszeitraum beobachtet wird. Sie können dies nicht in Verbindung mit saisonaler Anpassung tun, da die saisonalen Anpassungsoptionen deaktiviert sind, wenn der Modelltyp auf ARIMA eingestellt ist. Allerdings können Sie einen konstanten langfristigen exponentiellen Trend zu einem einfachen exponentiellen Glättungsmodell (mit oder ohne saisonale Anpassung) hinzufügen, indem Sie die Inflationsanpassungsoption im Vorhersageverfahren verwenden. Die jeweilige Quotenquote (prozentuale Wachstumsrate) pro Periode kann als Steigungskoeffizient in einem linearen Trendmodell geschätzt werden, das an die Daten in Verbindung mit einer natürlichen Logarithmus-Transformation angepasst ist, oder sie kann auf anderen, unabhängigen Informationen über langfristige Wachstumsaussichten basieren . (Zurück zum Seitenanfang) Browns Linear (dh Double) Exponentielle Glättung Die SMA Modelle und SES Modelle gehen davon aus, dass es in den Daten keinen Trend gibt (was in der Regel ok oder zumindest nicht so schlecht ist für 1- Schritt-voraus Prognosen, wenn die Daten relativ laut sind), und sie können modifiziert werden, um einen konstanten linearen Trend wie oben gezeigt zu integrieren. Was ist mit kurzfristigen Trends Wenn eine Serie eine unterschiedliche Wachstumsrate oder ein zyklisches Muster zeigt, das sich deutlich gegen den Lärm auszeichnet, und wenn es notwendig ist, mehr als einen Zeitraum voraus zu prognostizieren, dann könnte auch eine Einschätzung eines lokalen Trends erfolgen Ein Problem. Das einfache exponentielle Glättungsmodell kann verallgemeinert werden, um ein lineares exponentielles Glättungsmodell (LES) zu erhalten, das lokale Schätzungen sowohl von Ebene als auch von Trend berechnet. Das einfachste zeitveränderliche Trendmodell ist das lineare, exponentielle Glättungsmodell von Browns, das zwei verschiedene geglättete Serien verwendet, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten zentriert sind. Die Prognoseformel basiert auf einer Extrapolation einer Linie durch die beiden Zentren. (Eine ausgefeiltere Version dieses Modells, Holt8217s, wird unten diskutiert.) Die algebraische Form des linearen exponentiellen Glättungsmodells von Brown8217s, wie das des einfachen exponentiellen Glättungsmodells, kann in einer Anzahl von verschiedenen, aber äquivalenten Formen ausgedrückt werden. Die quadratische Form dieses Modells wird gewöhnlich wie folgt ausgedrückt: Sei S die einfach geglättete Reihe, die durch Anwendung einer einfachen exponentiellen Glättung auf die Reihe Y erhalten wird. Das heißt, der Wert von S in der Periode t ist gegeben durch: (Erinnern Sie sich, dass unter einfachem Exponentielle Glättung, das wäre die Prognose für Y in der Periode t1.) Dann sei Squot die doppelt geglättete Reihe, die durch Anwendung einer einfachen exponentiellen Glättung (mit demselben 945) auf die Reihe S erhalten wird: Schließlich ist die Prognose für Y tk. Für irgendwelche kgt1 ist gegeben durch: Dies ergibt e 1 0 (d. h. Cheat ein Bit, und lassen Sie die erste Prognose gleich der tatsächlichen ersten Beobachtung) und e 2 Y 2 8211 Y 1. Nach denen Prognosen mit der obigen Gleichung erzeugt werden. Dies ergibt die gleichen angepassten Werte wie die Formel auf Basis von S und S, wenn diese mit S 1 S 1 Y 1 gestartet wurden. Diese Version des Modells wird auf der nächsten Seite verwendet, die eine Kombination aus exponentieller Glättung mit saisonaler Anpassung darstellt. Holt8217s Lineare Exponential-Glättung Brown8217s LES-Modell berechnet lokale Schätzungen von Level und Trend durch Glättung der aktuellen Daten, aber die Tatsache, dass es dies mit einem einzigen Glättungsparameter macht, legt eine Einschränkung auf die Datenmuster, die es passen kann: das Niveau und den Trend Dürfen nicht zu unabhängigen Preisen variieren. Holt8217s LES-Modell adressiert dieses Problem, indem es zwei Glättungskonstanten einschließt, eine für die Ebene und eine für den Trend. Zu jeder Zeit t, wie in Brown8217s Modell, gibt es eine Schätzung L t der lokalen Ebene und eine Schätzung T t der lokalen Trend. Hier werden sie rekursiv aus dem Wert von Y, der zum Zeitpunkt t beobachtet wurde, und den vorherigen Schätzungen des Niveaus und des Tendenzes durch zwei Gleichungen berechnet, die eine exponentielle Glättung für sie separat anwenden. Wenn der geschätzte Pegel und der Trend zum Zeitpunkt t-1 L t82091 und T t-1 sind. Dann ist die Prognose für Y tshy, die zum Zeitpunkt t-1 gemacht worden wäre, gleich L t-1 T t-1. Wenn der Istwert beobachtet wird, wird die aktualisierte Schätzung des Pegels rekursiv durch Interpolation zwischen Y tshy und dessen Prognose L t-1 T t-1 unter Verwendung von Gewichten von 945 und 1 945 berechnet. Die Änderung des geschätzten Pegels, Nämlich L t 8209 L t82091. Kann als eine laute Messung des Trends zum Zeitpunkt t interpretiert werden. Die aktualisierte Schätzung des Trends wird dann rekursiv durch Interpolation zwischen L t 8209 L t82091 und der vorherigen Schätzung des Trends T t-1 berechnet. Mit Gewichten von 946 und 1-946: Die Interpretation der Trend-Glättungs-Konstante 946 ist analog zu der Niveau-Glättungs-Konstante 945. Modelle mit kleinen Werten von 946 gehen davon aus, dass sich der Trend nur sehr langsam über die Zeit ändert, während Modelle mit Größer 946 nehmen an, dass es sich schneller ändert. Ein Modell mit einer großen 946 glaubt, dass die ferne Zukunft sehr unsicher ist, denn Fehler in der Trendschätzung werden bei der Prognose von mehr als einer Periode sehr wichtig. (Zurück zum Seitenanfang) Die Glättungskonstanten 945 und 946 können in der üblichen Weise durch Minimierung des mittleren quadratischen Fehlers der 1-Schritt-voraus-Prognosen geschätzt werden. Wenn dies in Statgraphics geschieht, ergeben sich die Schätzungen auf 945 0.3048 und 946 0,008. Der sehr kleine Wert von 946 bedeutet, dass das Modell eine sehr geringe Veränderung des Trends von einer Periode zur nächsten einnimmt, so dass dieses Modell grundsätzlich versucht, einen langfristigen Trend abzuschätzen. In Analogie zum Begriff des Durchschnittsalters der Daten, die bei der Schätzung der lokalen Ebene der Serie verwendet wird, ist das Durchschnittsalter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet wird, proportional zu 1 946, wenn auch nicht genau gleich . In diesem Fall stellt sich heraus, dass es sich um 10.006 125 handelt. Dies ist eine sehr genaue Zahl, da die Genauigkeit der Schätzung von 946 wirklich 3 Dezimalstellen ist, aber sie ist von der gleichen allgemeinen Größenordnung wie die Stichprobengröße von 100 Dieses Modell ist durchschnittlich über eine ganze Menge Geschichte bei der Schätzung der Trend. Die prognostizierte Handlung unten zeigt, dass das LES-Modell einen geringfügig größeren lokalen Trend am Ende der Serie schätzt als der im SEStrend-Modell geschätzte konstante Trend. Auch der Schätzwert von 945 ist fast identisch mit dem, der durch die Anpassung des SES-Modells mit oder ohne Trend erhalten wird. Das ist also fast das gleiche Modell. Nun, sehen diese aus wie vernünftige Prognosen für ein Modell, das soll ein lokaler Trend schätzen Wenn Sie diese Handlung, es sieht so aus, als ob der lokale Trend hat sich nach unten am Ende der Serie Was ist passiert Die Parameter dieses Modells Wurden durch die Minimierung der quadratischen Fehler von 1-Schritt-voraus Prognosen, nicht längerfristige Prognosen geschätzt, in welchem Fall der Trend doesn8217t machen einen großen Unterschied. Wenn alles, was Sie suchen, sind 1-Schritt-vor-Fehler, sehen Sie nicht das größere Bild der Trends über (sagen) 10 oder 20 Perioden. Um dieses Modell mehr im Einklang mit unserer Augapfel-Extrapolation der Daten zu erhalten, können wir die Trend-Glättung konstant manuell anpassen, so dass es eine kürzere Grundlinie für Trendschätzung verwendet. Zum Beispiel, wenn wir uns dafür entscheiden, 946 0,1 zu setzen, dann ist das Durchschnittsalter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet werden, 10 Perioden, was bedeutet, dass wir den Trend über die letzten 20 Perioden oder so vermitteln. Hier8217s, was die Prognose Handlung aussieht, wenn wir 946 0,1 gesetzt, während halten 945 0,3. Das sieht für diese Serie intuitiv vernünftig aus, obwohl es wahrscheinlich gefährlich ist, diesen Trend in Zukunft mehr als 10 Perioden zu extrapolieren. Was ist mit den Fehlerstatistiken Hier ist ein Modellvergleich für die beiden oben gezeigten Modelle sowie drei SES-Modelle. Der optimale Wert von 945 für das SES-Modell beträgt etwa 0,3, aber es werden ähnliche Ergebnisse (mit etwas mehr oder weniger Ansprechverhalten) mit 0,5 und 0,2 erhalten. (A) Holts linear exp. Glättung mit alpha 0.3048 und beta 0.008 (B) Holts linear exp. Glättung mit alpha 0,3 und beta 0,1 (C) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0,5 (D) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0,3 (E) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0.2 Ihre Stats sind nahezu identisch, so dass wir wirklich die Wahl treffen können Von 1-Schritt-voraus Prognosefehler innerhalb der Datenprobe Wir müssen auf andere Überlegungen zurückgreifen. Wenn wir stark davon überzeugt sind, dass es sinnvoll ist, die aktuelle Trendschätzung auf das, was in den letzten 20 Perioden passiert ist, zu stützen, so können wir einen Fall für das LES-Modell mit 945 0,3 und 946 0,1 machen. Wenn wir agnostisch darüber sein wollen, ob es einen lokalen Trend gibt, dann könnte eines der SES-Modelle leichter zu erklären sein und würde auch mehr Mittelwert der Prognosen für die nächsten 5 oder 10 Perioden geben. (Rückkehr nach oben) Welche Art von Trend-Extrapolation ist am besten: horizontal oder linear Empirische Evidenz deutet darauf hin, dass, wenn die Daten bereits für die Inflation angepasst wurden (falls erforderlich), dann kann es unklug sein, kurzfristig linear zu extrapolieren Trends sehr weit in die Zukunft. Trends, die heute deutlich werden, können in Zukunft aufgrund unterschiedlicher Ursachen wie Produktveralterung, erhöhter Konkurrenz und zyklischer Abschwünge oder Aufschwünge in einer Branche nachlassen. Aus diesem Grund führt eine einfache, exponentielle Glättung oftmals zu einem besseren Out-of-Sample, als es sonst zu erwarten wäre, trotz der quadratischen horizontalen Trend-Extrapolation. Gedämpfte Trendmodifikationen des linearen exponentiellen Glättungsmodells werden auch in der Praxis häufig verwendet, um eine Note des Konservatismus in seine Trendprojektionen einzuführen. Das LES-Modell mit gedämpftem Trend kann als Spezialfall eines ARIMA-Modells, insbesondere eines ARIMA (1,1,2) - Modells, implementiert werden. Es ist möglich, Konfidenzintervalle um Langzeitprognosen zu berechnen, die durch exponentielle Glättungsmodelle erzeugt werden, indem sie sie als Sonderfälle von ARIMA-Modellen betrachten. (Vorsicht: Nicht alle Software berechnet die Konfidenzintervalle für diese Modelle korrekt.) Die Breite der Konfidenzintervalle hängt von (i) dem RMS-Fehler des Modells ab, (ii) der Art der Glättung (einfach oder linear) (iii) der Wert (S) der Glättungskonstante (n) und (iv) die Anzahl der voraussichtlichen Perioden, die Sie prognostizieren. Im Allgemeinen werden die Intervalle schneller ausgebreitet als 945 im SES-Modell größer und sie breiten sich viel schneller aus, wenn lineare statt einfache Glättung verwendet wird. Dieses Thema wird im ARIMA-Modellteil der Notizen weiter erörtert. (Zurück zum Seitenanfang) Technische Vorträge und Präsentationen Unsere Fachzeitschriften und Präsentationen bieten Ihnen den Überblick über unsere Technologien, Produkte und Lösungen. Zusätzlich zu den Papieren, die hier zur Verfügung gestellt werden, sind andere Papiere in jeder Gemeinde und aus der Fachzeitschrift verfügbar. Papiere und Präsentationen im Jahr 2014 Die folgenden Beiträge wurden von einem SAS-Mitarbeiter bei SAS Global Forum oder einer anderen User Group oder Konferenz präsentiert. Beschleunigte Tests als effektive Mittel zur Qualitätsverbesserung Dieses Papier führt Sie durch den dreistufigen Prozess der Datenanalyse mit dem RELIABILITY-Verfahren in SASQC. Es markiert Features, die dem RELIABILITY-Verfahren in SASQC 13.1 hinzugefügt wurden. Lesen Sie das Papier (PDF) Ein Überblick über das Maschinelles Lernen mit SAS Enterprise Miner Dieses Papier bietet einen Überblick über das maschinelle Lernen und präsentiert mehrere beaufsichtigte und unbeaufsichtigte maschinelle Lernbeispiele, die SAS Enterprise Miner verwenden. Lesen Sie das Papier (PDF) Download der Zip-Datei (ZIP) Erstellen von Multi-Sheet Microsoft Excel-Arbeitsmappen mit SAS: Die Grundlagen und darüber hinaus Teil 1 Diese Präsentation erklärt, wie Sie Base SAS9-Software verwenden, um mehrzeilige Microsoft Excel-Arbeitsmappen zu erstellen. Sie lernen Schritt-für-Schritt-Techniken für die schnelle und einfache Erstellung attraktiver Multi-Sheet Excel-Arbeitsmappen, die Ihre SAS-Ausgabe mit dem ExcelXP ODS-Tags enthalten. Die Techniken können unabhängig von der Plattform verwendet werden, auf der SAS-Software installiert ist. Sie können sie sogar auf einem Mainframe verwenden Obwohl der Titel den bisherigen Präsentationen dieses Autors ähnelt, enthält diese Präsentation neues und überarbeitetes Material, das bisher nicht präsentiert wurde. Lesen Sie das Papier (PDF) Download der Zip-Datei (ZIP) PDF vs. HTML: Cant We All Just Get Along Dieses Papier erklärt die Macht und Unterschiede jedes Ziels. Sie werden lernen, wie jedes Ziel funktioniert und verstehen, warum die Ausgabe so aussieht. Lernen Sie Tipps und Tricks, wie Sie Ihren SAS-Code ändern können, damit jedes Ziel mehr wie das andere aussieht. Die Spitzen spannen von Anfänger bis Fortgeschrittene in allen Bereichen der Berichterstattung. Jedes Ziel ist wie ein Superheld und hilft Ihnen, Ihre Berichte zu verwandeln, um alle Ihre Bedürfnisse zu erfüllen. Erfahren Sie, wie Sie jedes ODS-Ziel in vollem Umfang seiner Befugnisse nutzen können. Lesen Sie das Papier (PDF) Download der Zip-Datei (ZIP) Lesen Sie die Präsentation (PDF) Ein SAS-Makro zur Diagnose von einflussreichen Fächern in Längsschnittstudien Dieses Papier präsentiert das SCDMixed SAS-Makro, das eine Verallgemeinerung von Cooks Distance zur Analyse von Einfluss in gemischten Modellen implementiert Für Längs - oder gruppierte Daten. Das Makro berechnet den Grad der Störung und skaliert Köche Abstand Maßnahmen von Zhu et al. (2012) und präsentiert die Ergebnisse mit nützlichen tabellarischen und grafischen Zusammenfassungen. Lesen Sie das Papier (PDF) Download der Zip-Datei (ZIP) Simulation von Portfolio-Verlusten aus unerwünschten Ereignissen: Anwendungen für die Versicherungs - und Finanzindustrie Dieses Papier diskutiert die Fähigkeiten der HPCOUNTREG-, HPSEVERITY - und HPCDM-Verfahren, die Häufigkeit, Schwere und Zusammenhänge schätzen Verteilungsmodelle in einer massiv parallelen Verarbeitungsumgebung. Lesen Sie das Papier (PDF) Download der Zip-Datei (ZIP) Gewichtete Methoden zur Analyse fehlender Daten mit den GEE - und CAUSALTRT-Prozeduren In diesem Beitrag werden die Konzepte und statistischen Methoden der neuen GEE - und CAUSALTRT-Verfahren in SASSTAT 13.2 beschrieben. Beispiele veranschaulichen, wie Sie das GEE-Verfahren auf unvollständige Längsschnittdaten und das CAUSALTRT-Verfahren auf Beobachtungsdaten anwenden können. Lesen Sie das Papier (PDF) Download der Zip-Datei (ZIP) Papiere und Präsentationen Gegeben in 2013 Die folgenden Beiträge wurden von einem SAS-Mitarbeiter bei SAS Global Forum oder einer anderen User Group oder Konferenz präsentiert. Agile Adoption: Measuring its Worth Dieses Papier erklärt, wie SAS RampD preisgekrönte Software durch die Verwendung einer agilen Software-Entwicklungsmethode, die als Agile Scrum bekannt ist, schafft. Obwohl von der Hauptstromindustrie verwendet, gibt SASs einzigartige Kultur eine definitive Kante, die höhere Ergebnisse liefert. In diesem Beitrag wird beschrieben, wie sich SAS anwendet, misst und kontinuierlich lernt. Dieses Papier wurde auf der 2013 Stanford Strategic Executive Conference präsentiert. Lesen Sie das Papier (PDF) Laden Sie die Zip-Datei (ZIP) Google-ähnliche Karten in SAS Wir werden häufig gefragt, ob wir Karten ähnlich wie Google Maps in SAS haben können. Kunden wollen, dass die Hintergrundkarte hinter ihren Daten angezeigt wird, damit sie sehen können, wo sich Straßen oder andere Funktionen befinden. Sie können auch die Karte verschieben und vergrößern. Jetzt können Sie Google-ähnliche Karten innerhalb von SAS haben. Dieses Papier diskutiert diese neue Art von Mapping in der Aufnahme in Produkten wie SAS Visual Analytics Explorer und konzentriert sich auf die Verwendung dieser neuen Fähigkeit in SASGRAPH. Beispielcode ist enthalten. Lesen Sie das Papier (PDF) Laden Sie die Zip-Datei herunter (ZIP) PROC GEOCODE: Finden von Standorten außerhalb der USA Dieses Papier untersucht mit PROC GEOCODE Ihre Adressinformationen in Kartenstandorte umzuwandeln. Es prüft alle Fähigkeiten von PROC GEOCODE und deckt auch die neueste Fähigkeit zur Handhabung von Adressen außerhalb der Vereinigten Staaten ab. Dazu gehören weltweite Städte, Nicht-US-Postleitzahlen und Street Level für Kanada. Lesen Sie das Papier (PDF) Download der Zip-Datei (ZIP) Tipps und Tricks: Mit den neuen SAS-Karten-Datensätzen Es gibt Probleme mit den vorhandenen MAPS-Datensätzen. Um diese Probleme zu überwinden, haben wir neue Kartendatensätze von GfK GeoMarketing lizenziert, die eventuell die MAPS-Daten ersetzen werden. Dieses Papier untersucht die neuen Kartendaten und die Änderungen. Migrationsbeispiele werden diskutiert. Lesen Sie das Papier (PDF) Was ist neu in SAS Enterprise Business Intelligence für SAS 9.3 SAS Enterprise BI Server bietet eine umfassende Suite von BI-Tools, die es einem breiten Spektrum von Business - und IT-Anwendern ermöglicht, konsistente, faktenbasierte Informationen zu erstellen und zu verbrauchen. Die neueste Revision enthält Erweiterungen sowohl für SAS Web Report Studio als auch für SAS BI Dashboard. Die Schlüsselkompetenzen werden von Mitgliedern des Produktteams diskutiert und demonstriert. Das Entwerfen von Berichten und Dashboards ist jetzt flexibler und die nachgelagerten Konsumenten profitieren von besserer Leistung, verbesserter Navigation und Interaktionen und einer besseren Integration mit Excel und Ihrem E-Mail-Client. Pläne für zukünftige Releases werden vorgestellt, wie zB die mobile Bereitstellung von SAS Web Report Studio-Berichten und wie SAS Enterprise BI Server in das gesamte BI-Portfolio passt. Lesen Sie das Papier (PDF) Freie Ausdrücke und andere GTL-Tipps Diese Präsentation umfasst einige neue Möglichkeiten, DATA-Schrittfunktionen zu verwenden, um gruppierte Plots basierend auf Bedingungen zu erstellen und eine Teilmenge der Beobachtungen auszuwählen. Es zeigt auch die Verwendung von PROC FCMP-Funktionen in GTL-Ausdrücken. Neuartige Verwendungen von nicht brechenden Speicherplatz für die Erstellung von Chunked-Graphen und Graphen mit eingekerbtem Text sowie Workarounds zum Übergeben von Unicode-Zeichen in Datenspalten werden diskutiert. Erfahren Sie, wie Sie sich mit Leichtigkeit ausdrücken, grafisch lesen Sie das Papier (PDF) Download der Zip-Datei (ZIP) Einige Techniken für die Integration von SAS-Ausgabe mit Microsoft Excel mit Base SAS Dieses Papier erklärt einige Techniken, um Ihre SAS-Ausgabe mit Microsoft Excel zu integrieren. Die Techniken, die in diesem Papier vorgestellt werden, benötigen Base SAS 9.1.3 SP4 und höher und können unabhängig von der Plattform verwendet werden, auf der SAS installiert ist. Sie können sie sogar auf einem Mainframe verwenden. Erstellen und Bereitstellen Ihrer Arbeitsmappen auf Anforderung und in Echtzeit mit SAS Server-Technologie diskutiert wird. Obwohl der Titel den vorherigen Arbeiten dieses Autors ähnelt, enthält dieses Papier neues und überarbeitetes Material, das bisher nicht vorgestellt wurde. Lesen Sie das Papier (PDF) Download der Zip-Datei (ZIP) Die Ins und Outs von Web-basierten Daten mit SAS Haben Sie Daten über das Web, das Sie mit SAS integrieren möchten. Dieses Papier erklärt, wie Sie Web-Daten erhalten können, verarbeiten und exportieren sie zurück ins Internet. Beispiele verwenden vorhandene Features wie die SOAP - und XSL-Prozeduren, die SAS XML Mapper-Anwendung und die XMLV2 LIBNAME-Engine sowie zwei neue Features: die XMLV2 LIBNAME Engine AUTOMAP-Option und die JSON-Prozedur. Die AUTOMAPoption ermöglicht die Erstellung von Standard-XMLMap-Dateien innerhalb von SAS. Die JSON-Prozedur exportiert SAS-Datensätze im JSON-Format in eine externe Datei. Und wenn Sie Freie-Form-JSON-Ausgabe schreiben müssen, vergessen Sie die SAS PUT-Anweisungen, die JSON-Prozedur unterstützt auch Freiform-JSON-Ausgabe. Lesen Sie das Papier (PDF) Download der Zip-Datei (ZIP) Papiere und Präsentationen Gegeben im Jahr 2012 Die folgenden Beiträge wurden von einem SAS-Mitarbeiter bei SAS Global Forum oder einer anderen User Group oder Konferenz präsentiert. Eine Einführung in die Erstellung von Multi-Sheet Microsoft Excel-Arbeitsmappen der einfache Weg mit SAS Dieses Papier erklärt, wie man Base SAS 9-Software verwendet, um Multi-Sheet Excel-Arbeitsmappen zu erstellen (für Excel-Versionen 2002 und höher). Sie lernen Schritt-für-Schritt-Techniken für die schnelle und einfache Erstellung von attraktiven Multi-Sheet Excel-Arbeitsmappen, die Ihre SAS-Ausgabe mit dem ExcelXP ODS-Tags und ODS-Styles enthalten. Die Techniken, die in diesem Papier dargestellt werden, können unabhängig von der Plattform verwendet werden, auf der SAS-Software installiert ist. Sie können sie sogar auf einem Mainframe verwenden. Erstellen und Bereitstellen Ihrer Arbeitsmappen auf Anforderung und in Echtzeit mit SAS Server-Technologie diskutiert wird. Obwohl der Titel den vorherigen Arbeiten dieses Autors ähnelt, enthält dieses Papier neues und überarbeitetes Material, das bisher nicht vorgestellt wurde. Lesen Sie das Papier (PDF) Download der Zip-Datei (ZIP) Community Discovery: Beste Tipps und Features von Communities auf SAS Dieses Papier stellt eine gemeinsame Arbeit zwischen zwei verschiedenen SAS-Mitarbeitern mit unterschiedlichen Standpunkten und Erfahrungen mit dem SAS Community Forum dar. Das Lesen dieses Papiers wird es Ihnen leichter machen, Gemeinschaften zu nutzen. sas, um informiert zu bleiben, Wissen zu teilen, Ihr professionelles Netzwerk zu wachsen und Hilfe zu bekommen. Das Papier beantwortet auch die Frage Wie gehst du über die Frage eine Frage online Lesen Sie das Papier (PDF) Aus dem geschlagenen Pfad: Erstellen Sie ungewöhnliche Graphen mit GTL Diese Präsentation umfasst viele Tricks und Tipps, um einzigartige Graphen zu erstellen, die die Leser Aufmerksamkeit erregen, und auch Liefern die Informationen effektiv. Erfahren Sie, wie Sie die Grenzen der ODS-Grafiken ausdehnen können. Lesen Sie das Papier (PDF) Laden Sie die Zip-Datei (ZIP) zusammen am Ende: Räumliche Analyse und SASreg Mapping Dieses Papier diskutiert das Hinzufügen von Mapping zu Ihrer räumlichen Analytik. Die räumliche Analyse fügt Intelligenz zu Ihren Kartenplänen hinzu. Kontext für Ihre räumliche Analyse. Beispiele zeigen, wie Sie die SASGRAPH Annotate-Anlage mit der Transparenzspezifikation (neu in SAS 9.3) verwenden können, um eine vorhergesagte räumliche Oberfläche mit traditionellen SASGRAPH-Karten zu kombinieren. Lesen Sie das Papier (PDF) Download der Zip-Datei (ZIP) Visualisierung von Datentechniken, einschließlich Auto-Charting und Big Data für SAS Global Forum 2012 Visualisierung von Daten unterschiedlicher Größen kann eine Herausforderung sein. In diesem Beitrag werden die Fragen zur Visualisierung von Daten diskutiert und Vorschläge zur Beantwortung dieser Probleme gegeben. Das Papier hilft Benutzern, die nicht wissen, welche Visualisierung für ihre Daten zu verwenden ist. Lesen Sie das Papier (PDF) Papiere und Präsentationen Gegeben im Jahr 2011 Die folgenden Papiere markieren Features und Anwendungen von neu entwickelten oder verbesserten SAS-Tools und - Lösungen. Diese Papiere wurden bei SAS Global Forum als geplantes Papier, bei SAS Presents oder auf dem Demo Floor präsentiert. Sehen Sie sich die SAS Global Forum 2011 Proceedings an. Die besten Hits: ODS Essentials Jeder User sollte wissen Nur wenn du denkst, du kennst jeden Song (Feature) in der ODS Hit Parade, entdeckst du, dass theres eine Option oder Ziel oder Feature, die Sie singen seine Lob, weil die Funktion Ihre Berichte erhöht das nächste Level. Dieses Papier behandelt einige der wesentlichen Merkmale und Optionen von ODS, die jeder Benutzer wissen muss, um produktiv zu sein. Dieses Papier zeigt konkrete Codebeispiele der ODS Greatest Hits. Kommen Sie zu dieser Sitzung und lernen Sie einige der wesentlichen Gründe, warum ODS und Base SAS Rock Lesen Sie das Papier (PDF) Download der Zip-Datei (ZIP) Einführung in ODS-Grafiken für die Nicht-Statistician Sind Sie eine Geschichte, Englisch oder oder andere Geisteswissenschaften Major who stolperte in SAS-Programmierung Sind Sie ein Business-Analyst oder Bericht Analytiker, dessen statistische Erkenntnis endet mit Mittelwert, Median, Perzentile und Standardabweichung Dont wissen, eine gepaßte Lösskurve aus einer Überlebensschätzung Brauchen Sie einige Serienplots und Balkendiagramme und vielleicht die gelegentliche zu produzieren Kasten-Plot Dont Panic Diese Präsentation ist für Sie Lesen Sie das Papier (PDF) Download der Zip-Datei (ZIP) Dont Gamble mit Ihrer Ausgabe: Wie man Microsoft-Formate mit ODS verwenden Sie sind frustriert, wenn Excel nicht Ihre SAS-Formate für Nummernzellen verwenden Sie verlieren führende Nullen auf Postleitzahlen oder ID-Nummern Ist Ihre Charaktervariable in eine Zahl in Excel verwandeln Dont Gamble mit Ihrer Ausgabe Erfahren Sie, wie Sie die HTMLSTYLE - und TAGATTR-Style-Attribute verwenden, um Microsoft-Formate von SAS nach Excel zu senden. Dieses Papier gibt einen Überblick darüber, wie Sie das HTMLSTYLE-Attribut mit HTML-basierten Zielen und das TAGATTR-Attribut mit dem TAGSETS. EXCELXP-Ziel verwenden können, um Microsoft-Formate von SAS nach Excel zu senden, indem Sie das ODS-STYLE-Overrides (Output Delivery System) verwenden. Erfahren Sie, wie Sie herausfinden können, welches Microsoft-Format zu verwenden und wie Sie das Format entsprechend mit ODS anwenden können. Eine Job-Hilfe ist in dem Papier enthalten es listet einige der häufigsten Microsoft-Formate für numerische Daten verwendet. Die Beispiele in diesem Beitrag zeigen PROC PRINT, PROC REPORT und PROC TABULATE Codierungstechniken. Es werden andere Jobhilfen bereitgestellt, die einige der gängigsten Style-Attribute auflisten, die in STYLE-Overrides verwendet werden und zeigen, wie Sie Microsoft-Formate untersuchen können. Lesen Sie das Papier (PDF) Download der Zip-Datei (ZIP) Erstellen von stilvollen Multi-Sheet Microsoft Excel-Arbeitsmappen der einfache Weg mit SAS Dieses Papier erklärt, wie man Base SASreg9 Software verwendet, um Multi-Sheet Excel-Arbeitsmappen zu erstellen (für Excel-Versionen 2002 und höher) . Sie lernen Schritt-für-Schritt-Techniken für die schnelle und einfache Erstellung von attraktiven Multi-Sheet Excel-Arbeitsmappen, die Ihre SAS-Ausgabe mit dem ExcelXP ODS-Tags und ODS-Styles enthalten. Die Techniken, die in diesem Papier dargestellt werden, können unabhängig von der Plattform verwendet werden, auf der SAS-Software installiert ist. Sie können sie sogar auf einem Mainframe verwenden. Erstellen und Bereitstellen Ihrer Arbeitsmappen auf Anforderung und in Echtzeit mit SAS Server-Technologie diskutiert wird. Obwohl der Titel den vorherigen Arbeiten dieses Autors ähnelt, enthält dieses Papier neues und überarbeitetes Material, das bisher nicht vorgestellt wurde. Lesen Sie das Papier (PDF) Download der Beispiel-Programm (ZIP) Ausbruch Karten: Visuelle Entdeckung Ihrer Daten Diese Demonstration zeigt, wie Sie eine räumliche Komponente zu Ihren Daten hinzufügen, um Informationen zu entdecken, die bisher unbekannt sind. Eine Reihe von Tipps und Tricks werden präsentiert, darunter Dot-Dichte-Karten, Reise-Routing, nicht geografische Karten und Supply-Chain-Tracking. Download der Präsentation (PDF) Download der Beispiele (ZIP) Vorträge und Vorträge Im Jahr 2010 wurden die folgenden Vorträge und Präsentationen bei SAS Users Group Meetings und anderen Konferenzen während des ganzen Jahres vorgestellt. Unter dem Hood: Wie benutzt man das ExcelXP Tagset EXCELXP ist ein ODS-Ziel, das Microsofts SpreadsheetML XML Dateien erstellt (mit TAGSET Vorlagen). Dieses Ziel wird speziell verwendet, um eine XML-Datei zu erstellen, die in Excel 2002 oder höher geöffnet werden kann. Diese Präsentation gibt einen Überblick über das Ziel TAGSETS. EXCELXP. Dann werden konkrete Beispiele für die Nutzung des Zielortes demonstriert. Für diese Präsentation gibt es kein Begleitpapier. Laden Sie die Präsentation herunter (ZIP) Machen Sie es selbst: Installieren und Beheben Ihres eigenen SAS 9.2 Systems Diese Präsentation bietet Schlüssel für eine erfolgreiche SAS 9.2 Installation. Es enthält Tipps zur Fehlerbehebung und praktische Hinweise zur Vermeidung von Fallstricken während der Installations - und Konfigurationsprozesse. Es umfasst auch eine Einführung in SAS Enterprise Miner und SAS Management Console. Präsentation ansehen (PDF) Die folgenden Papiere markieren Features und Anwendungen von neu entwickelten oder erweiterten SAS-Tools und - Lösungen. Diese Papiere wurden bei SAS Global Forum als geplantes Papier, bei SAS Presents oder auf dem Demo Floor präsentiert. Sehen Sie sich die SAS Global Forum 2010 Proceedings an. Eine praktische Vorgehensweise bei der Sicherung einer SAS 9.2 Intelligence Platform Deployment Dieses Dokument ist ein praktisches Beispiel für eine sichere SAS Intelligence Platform-Implementierung, die auf den tatsächlichen Kundenanforderungen basiert und verschiedenen Benutzergruppen den Zugriff auf verschiedene gesicherte Datenkomponenten ermöglicht, Server-Funktionen, Desktop-Client und Web berechnet Basierte Anwendungsfunktionalität. Dieses Dokument ist als Leitfaden für SAS-Administratoren gedacht und geht davon aus, dass Sie mit den Konzepten und der Terminologie vertraut sind, die in SAS 9.2 Intelligence Platform: Security Administration Guide eingeführt wurden. Lesen Sie das Papier (PDF) Download des Beispielprogramms (ZIP) Hinzufügen statistischer Funktionalität zum DATA Schritt mit PROC FCMP Dieses Papier zeigt, wie man dem DATA-Schritt durch die Definition von FCMP-Funktionen statistische Funktionalität hinzufügt. Es bietet konkrete Beispiele dafür, wie man SAS Analytics in den FCMP-Funktionen einkapselt und so praktisch überall in SAS aufrufbar macht. Lesen Sie das Papier (PDF) Download der Samples (ZIP) Bessere Entscheidungsfindung mit SAS Enterprise Business Intelligence und Microsoft Das SAS Add-In für Microsoft Office verfügt über neue Microsoft Outlook-Integrationsmöglichkeiten, die eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen, die Produktivität steigern und die Kosten senken Voller Vorteil von SAS Enterprise BI durch die Microsoft Outlook-Umgebung. Lesen Sie das Papier (PDF) Entdecken Sie die Straße Weniger reiste nach SAS Information: Ein Leitfaden für Ihre Reise Das Ziel dieser Arbeit und begleitenden Präsentation ist, Sie mit den notwendigen Werkzeugen zu pflegen, um Informationen zu finden, wenn Sie es brauchen, unabhängig davon, wo es sich befindet. Wir beabsichtigen, das Fenster in Online-Ressourcen zu öffnen, aber hoffen auch, dass Sie eigene Vorschläge für die Frage - und Antwort-Sitzung mitbringen. Lesen Sie das Papier (PDF) Fraud Detection mit SAS Data Mining Dieses Papier bietet einen Überblick über verschiedene Data Mining Techniken, die sich bei der Erkennung von verschiedenen Arten von Betrug bewährt haben. Mit Fallstudien werden erfolgreiche Implementierungen in verschiedenen Branchen beschrieben. Lesen Sie das Papier (PDF) Häufig gestellte Fragen zu Speicherkonfigurationen Dieses Papier behandelt Fragen, die von den Autoren gestellt wurden, da sie ein ähnliches Papier bei SAS Global Forum 2007 vorgestellt haben. Dieses Papier wurde mit dem Titel Best Practices für die Konfiguration Ihres IO Subsystems für SASreg9 Applikationen bezeichnet. Lesen Sie das Papier (PDF) PROC GEOCODE: Jetzt mit Street-Level Geocoding Dieses Papier untersucht die Verwendung von PROC GEOCODE, um Ihre Adressinformationen in Kartenstandorte umzuwandeln. Dies beinhaltet jetzt Street-Level oder Roof Top Geocoding. Lesen Sie das Papier (PDF) Laden Sie das Beispiel SAS-Programme (ZIP) Traffic Lighting Ihre Multi-Blatt Microsoft Excel Workbooks die einfache Möglichkeit mit SAS Dieses Papier bietet Ihnen Schritt-für-Schritt-Anleitungen für die Verwendung von Base SAS 9.1 oder höher, um ein Excel zu erstellen Arbeitsmappe, die zwei Arbeitsblätter enthält. Die Arbeitsblätter enthalten fiktive Labor-Ergebnisdaten für klinische Studien und Daten über die Bereiche, die in der Verkehrsbeleuchtung verwendet werden. Lesen Sie das Papier (PDF) Download der Beispielprogramme (ZIP) Papiere und Präsentationen Gegeben im Jahr 2009 Die folgenden Papiere markieren Features und Anwendungen von neu entwickelten oder erweiterten SAS-Tools und - Lösungen. Diese Papiere wurden bei SAS Global Forum als geplantes Papier, bei SAS Presents oder auf dem Demo Floor präsentiert. Sehen Sie sich die SAS Global Forum 2009 Proceedings an. Branding SAS Web-Applikationen für Ihr Unternehmen Dieses Papier diskutiert die neuen Werkzeuge und Prozesse, die in SAS 9.2 für die Erstellung und Pflege von benutzerdefinierten Themen hinzugefügt wurden. Beispiele aus den SAS Enterprise BI Web Applikationen (SAS Web Report Studio und dem SAS Information Delivery Portal) zeigen einige der Möglichkeiten, die mit der Veröffentlichung von SAS 9.2 zur Verfügung stehen. Lesen Sie das Papier (PDF) CSSSTYLE: Stylish Output mit ODS und SAS 9.2 Dieses Papier bietet eine Einführung in die Verwendung der neuen CSSSTYLE Option in SAS 9.2. Mit dieser Option können Sie neben den HTML-Dateien auch Cascading Style Sheet (CSS) Style-Spezifikationen für RTF - und PDF-Dateien verwenden. Dieses Papier enthält eine kurze Einführung in die CSS-Syntax und einige der Features, wie z. B. Medien-CSS-Abschnitte, die besonders nützlich sind, wenn Sie ODS-Ausgabe erstellen. Lesen Sie das Papier (PDF) Download des Beispiels SAS-Programme (ZIP) Ändern der Datenerfassung und der Vorteile für das moderne Enterprise Data Warehouse Dieses Papier untersucht, wie sich das Data Warehouse von einer Abteilungsberichterstattungslösung zu einem zentralen Repository von Informationen entwickelt hat, Zur aktiven Entscheidungsfindung für Frontlisten. Lesen Sie das Papier (PDF) Sehr geehrte Miss SAS-Antworten: Ein Leitfaden für eine effiziente PROC-SQL-Codierung Dieses Papier beantwortet häufig gestellte Fragen und hilft Ihnen, das Potenzial der strukturierten Abfragesprache zu nutzen. Lesen Sie das Papier (PDF) Dynamische Aufforderungen machen Datenkaskadierung Einfach: Einführung neuer Funktionen in SAS 9.2 Prompt Framework Das prompte Framework ist auf allen Desktop - und Webclients in der Plattform für SAS Business Analytics verfügbar. Eine neue Funktion in SAS 9.2, dynamische Kaskadierungsaufforderungen, ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierte Aufforderungen zu erstellen, die leicht notwendige Informationen auf der Grundlage zuvor eingegebener angeforderter Werte extrahieren können. In diesem Beitrag werden dynamische Aufforderungen hervorgehoben und ein Überblick über neue oder erweiterte Funktionen wie Kaskadierungsaufforderungen, relative Datums - und Zeitaufforderungen und Bereichsaufforderungen gegeben. Lesen Sie das Papier (PDF) Experimentieren Sie außerhalb der Box: Verwenden von SASQC für moderne Anwendungen des experimentellen Designs Dieses Papier zeigt spezialisierte Funktionen von SASQC-Software, mit denen Sie die Prinzipien des experimentellen Designs über die traditionellen Anwendungen hinaus anwenden können. Lesen Sie das Papier (PDF) Haben Sie Ihren Weg: Rearrange und Replay Ihre Ausgabe mit ODS DOKUMENT Dieses Papier veranschaulicht, wie Sie Ihre Ausgabe erfassen und speichern Sie es in einem Output Delivery System (ODS) Document Store. Dann können Sie mit ODS DOCUMENT und PROC DOCUMENT benutzerdefinierte Ordner und eine benutzerdefinierte Ordnerhierarchie erstellen, um Ihre Ausgabe neu zu ordnen und wiederzugeben. Lesen Sie das Papier (PDF) Download des Beispiels SAS-Programme (ZIP) Verbesserung des SAS IO Durchsatzes durch Vermeidung des Betriebssystems File Cache Dieses Papier diskutiert, wann die Verwendung von SGIO und DIO geeignet ist und wie man die beiden Fähigkeiten spezifiziert und stimmt. Darüber hinaus wird das Papier Beispiele für eine mögliche IO-Durchsatzverbesserung vorstellen, was sehr wichtig sein kann. Lesen Sie das Papier (PDF) In-Datenbank-Prozeduren mit Teradata: Wie sie arbeiten und was sie kaufen Sie In diesem Beitrag überprüfen wir ausgewählte Verbesserungen, die an SAS-Prozedur-Anweisungen in Base SAS, SASSTAT und SAS Enterprise Miner gemacht werden und wie Diese Verfahren beeinflussen die Verteilung der Arbeit zwischen SAS und Teradata. Eine Zusammenfassung der Leistungsmerkmale dieser erweiterten Verfahren wird ebenfalls diskutiert. Lesen Sie das Papier (PDF) Maximieren Sie die Leistung Ihrer SAS-Lösung: Fallstudien im Web Application Server Tuning für n-Tier-SAS-Anwendungen Dieses Papier folgt einem grundlegenden Fluss, der mit einer Untersuchung der Methoden beginnt, die erforderlich sind, um die aktuelle Single zu machen Java Web Application Server reaktionsfähiger und robuster. Es konzentriert sich auf Themen, die für Administratoren, Architekten und Implementierer von SAS-Lösungen relevant sind. Lesen Sie das Papier (PDF) Weitere Tipps und Tricks zum Erstellen von Multi-Sheet Microsoft Excel-Arbeitsmappen der einfache Weg mit SAS Die Übertragung von SAS-Daten und analytischen Ergebnissen zwischen SAS und Microsoft Excel kann schwierig sein, besonders wenn SAS nicht auf einer Windows-Plattform installiert ist. In diesem Beitrag wird erläutert, wie die XML-Unterstützung in der Basis-SAS9-Software verwendet wird, um mehrzeilige Microsoft Excel-Arbeitsmappen zu erstellen (für Excel-Versionen 2002 und höher).Lesen Sie das Papier (PDF) Laden Sie das Beispiel SAS-Programme (ZIP) SAS-Formate in Ihren Teradata veröffentlichen Server Die SAS In-Database Processing Initiative über die SAS und Teradata Partnerschaft hat die SAS Formats Library für Teradata eingeführt. Jetzt können SAS-Formate in der Datenbank veröffentlicht werden, so dass Teradata die ganze Arbeit machen kann. Dieses Papier behandelt den gesamten Bereitstellungsprozess für SAS-Formate und benutzerdefinierte Formate. Lesen Sie das Papier (PDF) SAS IT Intelligence für VMware Infrastructure: Ressourcenoptimierung und Kostenrettung Dieses Papier bietet wichtige Erkenntnisse, die es IT-Organisationen ermöglichen, wertvolle virtuelle Ressourcen effektiv zu verwalten und zu optimieren und Kosten in physischen und virtuellen Umgebungen zu verfolgen und wiederherzustellen. Lesen Sie das Papier (PDF) SAS Gespeicherte Prozesse: Über die aktuellen Fähigkeiten des gespeicherten Prozess-Assistenten hinausgehen In diesem Beitrag werden die aktuellen Fähigkeiten und Einschränkungen der Verwendung des gespeicherten Prozess-Assistenten für die Benutzereingabe sowie die Verbesserungen und Verbesserungen, die mit dem SAS Enterprise Guide eingeführt wurden, behandelt 4.2. Es ist ein praktisches Beispiel enthalten, das sich mit den Themen Cascading Menüaufforderungen und dynamisch bevölkerten Menüs befasst. Lesen Sie das Papier (PDF) Laden Sie das Beispiel SAS-Programme (ZIP) SAS Tile Charts: Tausende von Business-Tipps mit einem Klick Dieses Papier skizziert die Fähigkeiten und Geschäftsanwendungen der SAS-Kachel-Diagramm. Die SAS-Fliesen-Chart sieht aus wie die Landschaft von Kansas, wenn sie von einem Fensterplatz auf Ihrer Lieblings-Airline betrachtet wird, aber ihre effektive Nutzung der Farbe, Größe und Daten-Tipps in einem hierarchischen Gitter kommuniziert wichtige Business Intelligence Informationen. Lesen Sie das Papier (PDF) Die Plattform für SAS Business Analytics als zentral verwalteter Service Dieses Papier untersucht einige der Vorteile und Vorteile der Bereitstellung der Plattform für SAS Business Analytics in einer zentral verwalteten Umgebung. Lesen Sie das Papier (PDF) Der SAS Scalable Performance Data Server - Steuern des Tieres In diesem Beitrag wird beschrieben, wie Sie Ihre SAS Scalable Performance Data Server-Parameter effektiv abstimmen und Ihr IO-Subsystem für optimale Leistung konfigurieren können. Lesen Sie das Papier (PDF) Test-Fahren der Verbesserungen der INFOMAPS Prozedur und LIBNAME Engine Dieses Papier ist für die Kunden mit der Rolle der Nutzung der Macht der Informationskarten in Base SAS geschrieben. Es wird die neuen Funktionen des Verfahrens und des Motors testen. Gemeinsame Änderungen an beiden INFOMAPS-Produkten beinhalten die Unterstützung auf allen SAS BI-Plattformen und die Verwendung von vertrauenswürdigen Peer-Verbindungen. Lesen Sie das Papier (PDF) Download des Beispiels SAS-Programme (ZIP) Tipps und Tricks IV: Mehr SASGRAPH Map Secrets Dieses Papier untersucht Geheimnisse, die es Ihnen ermöglichen, die Macht der SASGRAPH-Karten auszunutzen, um die Karten zu erhalten, die Sie wirklich wollen. Lesen Sie das Papier (PDF) Download des Beispiels SAS-Programme (ZIP) Tiptoe durch die Vorlagen Dieses Papier gibt einen Überblick über alle verschiedenen Templat-Typen und wie sie mit dem Output Delivery System verwendet werden. Von Stil - und Tabellenvorlagen, die zuerst mit SAS 7 auf die neuesten Grafikvorlagen erschienen, die mit SAS 9.2 erschienen sind, bietet dieses Papier einen Überblick und mehrere konkrete Beispiele für jeden Template-Typ. Lesen Sie das Papier (PDF) Laden Sie das Beispiel SAS-Programme (ZIP) Top Ten SAS DBMS Performance Boosters für 2009 Ausgehend von internen Entwicklungsbemühungen und SAS technische Unterstützung, dieses Papier verfolgt die Top-Ten-Performance-Optionen, Code-Snips und Prozesse, um Ihren Zugang zu erhöhen Geschwindigkeit auf Ihre Daten. Im Fokus stehen sowohl DATA-Schritt - als auch Lösungsleistungserweiterungen gegenüber einer Vielzahl von Datenbankmanagementsystemen (DBMS). Lesen Sie das Papier (PDF) SAS 9.2 Metadaten Security Reporting und Auditing Features Dieses Papier erklärt die neuen SAS 9.2 Security Auditing-Funktionen in den SAS Metadata Server integriert und untersucht, wie diese Informationen verwendet werden könnten. Neben der Auditierung werden Sicherheitsberichterstattungsmakros bereitgestellt. Wir untersuchen, wie Sie diese Makros verwenden, um die Sicherheitseinstellungen für Metadatenobjekte in Datensätze zu extrahieren, die für die Erstellung von Berichten verwendet werden können. Lesen Sie das Papier (PDF) Virtualisierung: Was bedeutet es für SAS In diesem Beitrag wird diskutiert, wie sich Hardware, Präsentation und Anwendungsvirtualisierung auf die SAS-Software auswirken. Es gibt einige Beispiele für Softwareprodukte, die zur Implementierung der Virtualisierungslösungen verwendet werden, aber deckt die Virtualisierungsthemen in einer allgemeinen, produktneutralen Weise ab. Der Schwerpunkt des Papiers liegt in erster Linie aus einer Microsoft Windows-Betriebssystem-Perspektive, aber die Konzepte können auf andere Betriebssysteme angewendet werden. Lesen Sie das Papier (PDF) ZOS SAS Deployment: Dies ist nicht Ihre Väterinstallation Starten Sie mit SAS 9.2, ist der gesamte Bereitstellungsprozess nun über alle Host-Architekturen hinweg einheitlich. Der Zweck dieses Dokuments ist es, Ihnen ein grundlegendes Verständnis des neuen Bereitstellungsprozesses mit einem Schwerpunkt auf der Bereitstellung auf zOS zu geben. Lesen Sie das Papier (PDF) Papiere und Präsentationen Gegeben im Jahr 2008 Die folgenden Vorträge und Vorträge wurden bei regionalen SAS-Teilnehmergruppen und anderen Konferenzen während des ganzen Jahres präsentiert. Die Anpassung Ihrer Programme an die SASreg9-Paradigmen Themen in diesem Papier sind: Grundprogrammumwandlung in einen SAS-gespeicherten Prozess, Umwandlung von SASGRAPH-Programmen, Verwendung von Makrovariablen in der Programmkonvertierung, Streaming gegenüber transienter Ausgabe aus gespeicherten Prozessen und permanente Ergebnispakete. (Anmerkung, eine etwas andere Version dieser Präsentation wurde bei SAS Global Forum gegeben und diese Versionen Folien können in Ihrem User Group Verfahren sein.) Download der Präsentation (ZIP) Download der Handout (PDF) Die folgenden Papiere Highlight Features und Anwendungen von neu Entwickelte oder verbesserte SAS-Tools und - Lösungen. Diese Papiere wurden bei SAS Global Forum als geplantes Papier, bei SAS Presents oder auf dem Demo Floor präsentiert. Sehen Sie sich die SAS Global Forum 2008 Proceedings an. Vermeiden Sie wachsende Schmerzen: Neue Cube-Update-Funktionen, die Sie über Sie wissen sollten Sie vielleicht über die neue Cube-Update-Feature kommen in SAS 9.2 gehört, aber vielleicht nicht sicher, was es mit sich bringt. Erfahren Sie genau, was Cube-Update ist und wie Sie damit beginnen können. Lesen Sie das Papier (PDF) Backup und Disaster Recovery: Wenn Katastrophe schlägt, was werden Sie tun Was werden Sie tun Der Zweck dieser Arbeit ist es, Ihnen zu versichern, dass Ihre bestehenden SAS 8-Anwendungen in SAS 9 (SAS 9.1.3) gut funktionieren Oder SAS 9.2) mit minimalen Änderungen an der Anwendung. Dieses Papier ist eine Sammlung von Informationen aus den Webseiten der SAS Migration Community, unterstützt Dokumente von der SAS Technical Support Division und veröffentlichte zuvor die SUGISAS Global Forum Papiere. Lesen Sie das Papier (PDF) Best Practices in SAS reg 9 Sicherheitskonfigurationen Dieses Papier präsentiert mehrere Bestraktizitätskonfigurationen für Systeme, die auf Windows und Systemen basieren, die auf anderen Betriebssystemen basieren. Diese Konfigurationen maximieren die Verwendung von Single Sign-On-Technologie und minimieren die Notwendigkeit, System-Anmeldeinformationen zu speichern und zu übergeben. Lesen Sie das Papier (PDF) Best Practices für SAS Business Intelligence Administratoren: Verwenden der Konfigurations-Problembehandlung, um SAS-Lösungen und SAS-BI-Anwendungen zu behalten In diesem Beitrag wird beschrieben, wie Sie die Konfigurations-Fehlerbehebung für Wartung und Fehlerbehebung verwenden können. Mit Fallstudien gesammelt von SAS Technical Support, werden wir durch den Prozess der Problem Entdeckung, Untersuchung und Auflösung mit diesem Tool Schritt. 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 2014Case 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. Unter der Annahme, dass die fehlenden Daten zufällig fehlen, ergibt sich eine Schätzung für die Kovarianzmatrix, die unvoreingenommen ist. Für viele Anwendungen ist diese Schätzung jedoch nicht akzeptabel, da die geschätzte Kovarianzmatrix nicht als positiv halb-definitiv garantiert ist. Dies könnte zu geschätzten Korrelationen mit absoluten Werten führen, die größer als eins sind und eine nicht invertierbare Kovarianzmatrix. Siehe Schätzung der Kovarianzmatrizen für weitere Details. DataFrame. cov unterstützt auch ein optionales Minperiod-Keyword, das die erforderliche Mindestanzahl von Beobachtungen für jedes Spaltenpaar angibt, um ein gültiges Ergebnis zu erhalten. Die im Fenster verwendeten Gewichte werden durch das Schlüsselwort wintype angegeben. Die Liste der anerkannten Typen sind: boxcar triang blackman hamming bartlett parzen bohman blackmanharris nuttall barthann kaiser (benötigt beta) gaussian (benötigt std) generalgaussian (benötigt Macht, Breite) slepian (braucht Breite). Beachten Sie, dass das Kastenfenster dem Mittelwert entspricht (). Für einige Fensterfunktionen müssen zusätzliche Parameter angegeben werden: Für. sum () mit einem Wintype. Es gibt keine Normalisierung an den Gewichten für das Fenster. Wenn man benutzerdefinierte Gewichte von 1, 1, 1 erhält, ergibt sich ein anderes Ergebnis als die Gewichte von 2, 2, 2. zum Beispiel. Beim Überschreiten eines Wintyps anstatt explizit die Gewichte zu spezifizieren, sind die Gewichte bereits normalisiert, so dass das größte Gewicht 1 ist. Im Gegensatz dazu ist die Art der. mean () - Berechnung so, dass die Gewichte in Bezug aufeinander normalisiert werden. Gewichte von 1, 1, 1 und 2, 2, 2 ergeben das gleiche Ergebnis. Time-aware Rolling Neu in Version 0.19.0. Neu in der Version 0.19.0 sind die Möglichkeit, einen Offset (oder Cabrio) an eine. rolling () - Methode zu übergeben und es auf der Grundlage des übergebenen Zeitfensters variable Fenster zu erzeugen. Für jeden Zeitpunkt sind alle vorangegangenen Werte innerhalb der angegebenen Zeit delta enthalten. Dies kann besonders nützlich für einen nicht regelmäßigen Zeitfrequenzindex sein. Dies ist ein regelmäßiger Frequenzindex. Die Verwendung eines Integer-Fensterparameters funktioniert, um die Fensterfrequenz zu rollen. Die Angabe eines Offsets ermöglicht eine intuitivere Spezifikation der Rollfrequenz. Mit einem nicht regelmäßigen, aber immer noch monotonen Index, das Rollen mit einem ganzzahligen Fenster gibt keine spezielle Berechnung. Die Verwendung der Zeit-Spezifikation erzeugt variable Fenster für diese spärlichen Daten. Darüber hinaus erlauben wir nun einen optionalen Parameter, um eine Spalte (und nicht die Standardeinstellung des Index) in einem DataFrame anzugeben. Time-aware Rolling vs. Resampling Mit. rolling () mit einem zeitbasierten Index ähnelt dem Resampling. Sie betreiben und führen reduktive Operationen auf zeitindizierten Pandasobjekten durch. Bei Verwendung von. rolling () mit einem Offset. Der Versatz ist ein Zeit-Dreieck. Nehmen Sie ein Rückwärts-in-Zeit-Fenster und aggregieren alle Werte in diesem Fenster (einschließlich der Endpunkt, aber nicht der Startpunkt). Dies ist der neue Wert zu diesem Zeitpunkt im Ergebnis. Dies sind variable Fenster im Zeitraum für jeden Punkt der Eingabe. Sie erhalten ein gleiches Ergebnis wie die Eingabe. Bei Verwendung von. resample () mit einem Offset. Konstruieren Sie einen neuen Index, der die Häufigkeit des Offsets ist. Für jeden Frequenz-Bin, Aggregat Punkte aus der Eingabe in einem Rückwärts-in-Zeit-Fenster, die in diesem bin. Das Ergebnis dieser Aggregation ist die Ausgabe für diesen Frequenzpunkt. Die Fenster sind im Größenbereich feste Größe. Ihr Ergebnis hat die Form einer regelmäßigen Frequenz zwischen dem Min und dem Maximum des ursprünglichen Eingabeobjekts. Zusammenfassen. Rolling () ist eine zeitbasierte Fensterbedienung, während. resample () eine frequenzbasierte Fensteroperation ist. Zentrieren von Windows Standardmäßig sind die Etiketten am rechten Rand des Fensters eingestellt, aber ein zentrales Schlüsselwort steht zur Verfügung, so dass die Etiketten in der Mitte eingestellt werden können. Binäre Fensterfunktionen cov () und corr () können bewegte Fensterstatistiken über zwei Serien oder eine beliebige Kombination von DataFrameSeries oder DataFrameDataFrame berechnen. Hier ist das Verhalten in jedem Fall: zwei Serien. Berechnen Sie die Statistik für die Paarung. DataFrameSeries. Berechnen Sie die Statistik für jede Spalte des DataFrame mit der übergebenen Serie und geben so ein DataFrame zurück. DataFrameDataFrame. Standardmäßig berechnen Sie die Statistik für passende Spaltennamen und geben ein DataFrame zurück. Wenn das Keyword-Argument paarweiseTrue übergeben wird, berechnet man die Statistik für jedes Spaltenpaar und gibt ein Panel zurück, dessen Elemente die betreffenden Termine sind (siehe nächster Abschnitt). Computing Rolling Paarweise Kovarianzen und Korrelationen In der Finanzdatenanalyse und anderen Bereichen it8217s gemeinsam, um Kovarianz und Korrelationsmatrizen für eine Sammlung von Zeitreihen zu berechnen. Oft ist man auch an Moving-Fenster-Kovarianz - und Korrelationsmatrizen interessiert. Dies kann getan werden, indem man das paarweise Schlüsselwort-Argument übergibt, das im Fall von DataFrame-Eingaben ein Panel liefert, dessen Elemente die Daten sind. Im Falle eines einzigen DataFrame-Arguments kann das paarweise Argument sogar weggelassen werden: Fehlende Werte werden ignoriert und jeder Eintrag wird mit den paarweise vollständigen Beobachtungen berechnet. Bitte beachten Sie die Kovarianz-Sektion für Einschränkungen, die mit dieser Methode zur Berechnung von Kovarianz - und Korrelationsmatrizen verbunden sind. Abgesehen davon, dass kein Fensterparameter vorhanden ist, haben diese Funktionen die gleichen Schnittstellen wie ihre. rolling-Pendants. Wie oben sind die Parameter, die sie alle akzeptieren: minperiods. Schwelle von Nicht-Null-Datenpunkten zu erfordern. Standardmäßig benötigt, um die Statistik zu berechnen. Es werden keine NaNs ausgegeben, sobald Minimalperioden Nicht-Null-Datenpunkte gesehen wurden. Center. Boolean, ob die Etiketten in der Mitte gesetzt werden sollen (Standard ist False) Die Ausgabe der. rolling - und. expanding-Methoden gibt kein NaN zurück, wenn es im aktuellen Fenster mindestens Minimalperioden gibt. Das unterscheidet sich von cumsum. Cumprod Cummax Und cummin Die NaN in der Ausgabe zurückgeben, wo ein NaN in der Eingabe angetroffen wird. Eine expandierende Fensterstatistik wird stabiler (und weniger reaktionsfähig) als sein Rollfenster, da die zunehmende Fenstergröße die relative Auswirkung eines einzelnen Datenpunktes verringert. Als Beispiel hierbei handelt es sich um die mittlere () Ausgabe für den vorherigen Zeitreihen-Datensatz: Exponentiell gewichtetes Fenster Ein verwandter Satz von Funktionen sind exponentiell gewichtete Versionen mehrerer der obigen Statistiken. Eine ähnliche Schnittstelle zu. rolling und. expanding wird durch die. ewm-Methode aufgerufen, um ein EWM-Objekt zu empfangen. Es werden eine Reihe von expandierenden EW (exponentiell gewichtete) Methoden bereitgestellt:
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