Sas proc ขยาย เคลื่อนไหว เฉลี่ย ตัวอย่างเช่น

เริ่มต้นใน Release 6 08 ของ SAS System PROC EXPAND ในซอฟต์แวร์ SAS ETS สามารถใช้เพื่อสร้างความหลากหลายของการแปลงข้อมูลการแปลงเหล่านี้รวมถึงโอกาสในการขายล่าช้าค่าถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและ unweighted ค่าเคลื่อนที่และจำนวนเงินสะสมเพื่อชื่อไม่กี่ การแปลงใหม่จำนวนมากถูกเพิ่มเข้าในรีลีส 6 12 ซึ่งรวมถึงข้อกำหนดเฉพาะสำหรับค่าเฉลี่ยที่ศูนย์กลางและถอยหลังการเปลี่ยนแปลงใหม่เหล่านี้ทำให้จำเป็นต้องปรับเปลี่ยนรูปแบบสำหรับบางส่วนของ Conversion ที่ได้รับการสนับสนุนก่อน Release 6 12 ตัวอย่างวิธีการระบุไวยากรณ์สำหรับศูนย์กลางและ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ย้อนหลังโดยใช้ Release 6 11 และรุ่นก่อนหน้าและ Release 6 12 และรุ่นที่ใหม่กว่าจะได้รับด้านล่างROC EXPAND สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงศูนย์หรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ย้อนหลังได้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 5 ช่วงคือคำนวณโดยเฉลี่ย 5 ค่าติดต่อกัน ของชุดค่างวดปัจจุบันนอกเหนือจากสองค่าก่อนหน้านี้ทันทีและสองค่าทันทีตามค่าปัจจุบัน A ค่าเฉลี่ยย้อนหลัง 5 ช่วงย้อนหลังถูกคำนวณด้วยค่าเฉลี่ยของช่วงเวลาปัจจุบันที่มีค่าจากช่วงก่อนหน้านี้ 4 รูปแบบดังต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงวิธีการใช้ข้อกำหนด TRANSFORM MOVAVE n เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงโดยใช้ Release 6 11 หรือ ก่อนที่จะคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถอยหลังย้อนยุค n โดยใช้ Release 6 11 หรือรุ่นก่อนหน้าให้ใช้ข้อกำหนด TRANSFORM MOVAVE n LAG k โดยที่ k n-1 2 ถ้า n เป็นเลขคี่หรือที่ k n-2 2 ถ้า n มีค่าเท่ากับ ตัวอย่างเช่นไวยากรณ์ต่อไปนี้แสดงวิธีคำนวณค่าเฉลี่ยย้อนหลัง 5 ช่วงโดยใช้ Release 6 11 หรือเวอร์ชันก่อนหน้าไวยากรณ์ต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ TRANSFORM CMOVAVE n เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงโดยใช้ Release 6 12 หรือใหม่กว่า ไวยากรณ์ที่คล้ายคลึงกันดังต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงวิธีการใช้ข้อกำหนด TRANSFORM MOVAVE n เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยย้อนหลัง 5 ช่วงโดยใช้ Release 6 12 หรือที่ใหม่กว่าสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูการดำเนินการแปลงในส่วนขยาย EXP apter ของ SAS ETS User's Guide หากคุณไม่ได้เข้าสู่ระบบ SAS ETS คุณสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ในขั้นตอน DATA ตามที่แสดงในโปรแกรมตัวอย่างตัวอย่างการใช้งานระบบและข้อมูลรีลีสฉันเป็นผู้เริ่มต้นใช้งาน SAS และฉันอยากรู้อยากเห็น ถ้างานต่อไปนี้สามารถทำได้ง่ายมากขึ้นตามที่อยู่ในหัวของฉันฉันมีข้อมูลเมตาที่เรียบง่ายดังต่อไปนี้ในตารางชื่อ userdatemoney. User - Date - Money. with ผู้ใช้รายต่างๆและวันที่สำหรับทุกๆปฏิทินสำหรับวันที่ 4 ปีข้อมูลถูกสั่งโดยผู้ใช้ ASC และวันที่ ASC ข้อมูลตัวอย่างมีลักษณะดังนี้ตอนนี้ฉันต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ห้าวันสำหรับเงินที่ฉันเริ่มต้นด้วยแอ็ปเปิ้ลที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลายโดยมีฟังก์ชันล่าช้าเช่นนี้คุณเห็นไหม ปัญหากับวิธีนี้เกิดขึ้นถ้ามีถ้าขั้นตอนข้อมูลทำงานเป็นผู้ใช้ใหม่ Aron จะได้รับค่า lagged บางอย่างจากแอนนาซึ่งแน่นอนไม่ควร happen. Now คำถามของฉันฉันค่อนข้างแน่ใจว่าคุณสามารถจัดการสลับผู้ใช้โดยการเพิ่มบางเขตพิเศษเช่น laggeduser และโดยการตั้งค่า N, ตัวแปร Sum และ Mean ถ้าคุณสังเกตเห็นสวิตช์ดังกล่าว แต่อย่างนี้อาจทำได้โดยใช้วิธี BY ด้วยวิธีใด ๆ ขอบคุณสำหรับความคิดและความช่วยเหลือของคุณผมคิดว่าวิธีที่ง่ายที่สุดคือการใช้ PROC EXPAND และตามที่ได้กล่าวมา John s ความคิดเห็นเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องจำเกี่ยวกับค่าที่ขาดหายไปและเกี่ยวกับการเริ่มต้นและสิ้นสุดการสังเกตเช่นกันฉันได้เพิ่มตัวเลือก SETMISS รหัสตามที่คุณทำมันชัดเจนว่าคุณต้องการ zerofy ค่าหายไปไม่ละเลยพวกเขาเริ่มต้นพฤติกรรม MOVAVE และถ้า คุณต้องการยกเว้น 4 ข้อสังเกตแรกสำหรับผู้ใช้แต่ละรายเนื่องจากไม่มีประวัติก่อนคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 คุณสามารถใช้ TRIMLEFT 4 TRANSFORMOUT ใน TRANSFORMOUT ได้ 3 3 ธันวาคม 13 15 การดำเนินงานที่สามารถใช้ใน ตัวเลือก TRANSFORMIN และ TRANSFORMOUT แสดงไว้ในตารางที่ 14 1 การดำเนินการจะใช้กับแต่ละค่าของชุดค่าแต่ละชุดจะถูกแทนที่ด้วยผลลัพธ์จากการดำเนินการดังกล่าวในตาราง 14 1 หรือ x แสดงถึงมูลค่าของชุดข้อมูลในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ t bef แร่ถูกนำมาใช้แทนค่าของชุดผลลัพธ์และ N หมายถึงจำนวนการสังเกตทั้งหมดสัญกรณ์ n ระบุว่าค่าอาร์กิวเมนต์ n เป็นค่าเริ่มต้นคือ 1 หน้าต่างสัญกรณ์ถูกใช้เป็นอาร์กิวเมนต์สำหรับตัวดำเนินการสถิติที่เคลื่อนย้าย และระบุว่าคุณสามารถระบุจำนวนเต็มของจำนวนงวด n หรือรายการน้ำหนัก n ในวงเล็บลำดับสัญกรณ์ใช้เป็นอาร์กิวเมนต์สำหรับโอเปอเรเตอร์ลำดับและบ่งชี้ว่าคุณต้องระบุลำดับของตัวเลขสัญกรณ์ s แสดงถึงความยาวของฤดูกาลและเป็นอาร์กิวเมนต์ที่ต้องการ Table 14 1 Transformation Operations. adds number ที่กำหนดเอาไว้ number. multiplies ที่ระบุโดย number. divides ที่ระบุโดย number. indicates ระบุว่ามีการเคลื่อนย้ายหน้าต่างต่อไปนี้หรือผลิตภัณฑ์ ผู้ประกอบการควรจะปรับสำหรับความกว้างของหน้าต่างการสลายตัวขององค์ประกอบหลักองค์ประกอบที่ไม่สม่ำเสมอการย่อยสลายตามฤดูกาลองค์ประกอบของฤดูกาลการสลายตัวทางทะเลแบบคลาสสิก nally ปรับชุดการสลายตัวขององค์ประกอบหลักองค์ประกอบของเทรนด์วงจรองค์ประกอบการย่อยสลายแบบคลาสสิคส่วนประกอบที่ไม่สม่ำเสมอสารละลายย่อยสลายตัวตามฤดูกาลองค์ประกอบการสลายตัวตามฤดูกาลส่วนที่เป็นชุดย่อยที่ปรับฤดูกาลตามฤดูกาลจำนวนที่เล็กที่สุดที่มากกว่าหรือเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคลื่อนย้ายได้เฉลี่ย x. centered ย้ายการรวมผลการแก้ไขของสี่เหลี่ยม ศูนย์กลางการเคลื่อนย้ายศูนย์กลาง geometric mean. centered moving ย้ายสูงสุด. centeredย้าย median. centered เคลื่อนไหวย้าย minimum. centered. centered ย้าย range. centered ย้าย rank. centered ย้าย deviation. centered มาตรฐานย้ายย้าย sum. centered t - ค่ารวมศูนย์ที่ไม่ได้แก้ไขของสี่เหลี่ยม. centered เคลื่อนไหว variance. cumulative แก้ไขผลรวมของ squares. cumulative ทางคณิตศาสตร์เรขาคณิต mean. cumulative deviation. cumulative ค่าเฉลี่ย t - ค่าสะสมไม่ได้แก้ไขของค่าเฉลี่ยของการถ่วงน้ำหนัก squares. span n. exposably ถ่วงน้ำหนักที่การดำเนินการนี้ยังเป็น เรียกว่าเรียบง่ายอธิบายความแตกต่างกับความแตกต่าง d order. mostest integer น้อยกว่าหรือเท่ากับ x. fractional summation with summation order d whereHadrick-Prescott ส่วนประกอบของเอนไซม์กรองที่แลมบ์ดาเป็นพารามิเตอร์ตัวกรอง nonnegative ส่วนประกอบของวงจรกรองซึ่งเป็น lambda ซึ่งเป็นตัวกรอง nonnegative parameter. inverse logistic function. value ของชุด n งวดก่อนหน้านี้ค่าของชุด n period later. maximum ของ x และ number. minimum ของค่า x และ number. missing ถ้าค่า xmsissing อื่นถ้าค่า xmsissing อื่นถ้า else ค่า x. missing ถ้าค่า x. missing อื่นถ้าค่า x. missing อื่นถ้าค่าการเคลื่อนที่ x. backward อื่นของ n ค่าที่อยู่ใกล้เคียงค่าถ่วงน้ำหนักถ่วงน้ำหนักของค่าที่ใกล้เคียงกันของค่าที่ใกล้เคียงย้ายย้อนกลับย้ายการแก้ไขผลรวมของ square geometric mean ย้ายกลับไปข้างหน้าย้ายกลับไปข้างหน้าย้ายกลับไปข้างหน้าย้ายตำแหน่งกลับไปข้างหน้าย้ายส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ผลรวมของความแปรปรวนของการเคลื่อนย้ายช่องสี่เหลี่ยมระบุว่าตัวดำเนินการ window. statistic เวลาย้ายต่อไปนี้ควรแทนที่ค่าที่หายไปเพียงอย่างเดียวกับสถิติของ the. moving และควรปล่อยค่าที่ไม่ได้รับการแก้ไขโดยไม่ได้รับการระบุหากระบุค่า MEAN แล้วค่าที่หายไปจะถูกส่งกลับ ค่าเฉลี่ยรวมของ series. changes sign. indicates ที่หน้าต่างเวลาเคลื่อนไหวต่อไปนี้สถิติไม่ควรให้ค่าหายไปความแตกต่างร้อยละของค่าปัจจุบันและความล่าช้า n. percent summation ของค่าปัจจุบันและยอดรวมสะสมระยะเวลา อัตราส่วนของค่าปัจจุบันเพื่อ lag. reverse ชุด series. scale ระหว่างค่าลำดับ and. add ชุด series. divide โดยค่าลำดับค่า subtract ชุดค่าชุด series. txt โดยลำดับ values. set ค่าทั้งหมด to. set ค่าฝังตัวของ to. set ค่าเริ่มต้นของ to. replaces ค่าที่หายไปในชุดที่มีหมายเลขที่กำหนดระบุค่าสิ้นสุดของ to. -1, 0 หรือ 1 เป็น x เท่ากับ 0 เท่ากับ 0 หรือ 0 ตามลำดับผลรวมสะสมของ multi ples ของ n - ระยะเวลา lags. sets จะหายไปค่าถ้า or. sets จะขาดหายไปค่า if. sets ที่จะขาดหายไปถ้าค่าโอเปอเรเตอร์ Window. Moving เวลาโอเปอเรเตอร์บางคำนวณสถิติสำหรับชุดของค่าภายในหน้าต่างเวลาการเคลื่อนไหวเหล่านี้ เรียกว่าการย้ายตัวดำเนินการหน้าต่างเวลามีรุ่นศูนย์กลางและย้อนหลังของตัวดำเนินการเหล่านี้ตัวดำเนินการหน้าต่างเวลาศูนย์กลางเป็น CMOVAVE CMOVCSS CMOVGMEAN CMOVMAX CMOVMED CMOVMIN CMOVPROD CMOVRANGE CMOVRANK CMOVSTD CMOVSUM CMOVTVALS CMOVUSS และ CMOVVAR ตัวดำเนินการเหล่านี้จะคำนวณค่าสถิติของค่าสังเกตการณ์ตัวดำเนินการหน้าต่างเวลาย้ายย้อนหลังคือ MOVAVE, MOVC MOV, MOVIMME, MOVMAX, MOVMED, MOVMIN, MOVPROD, MOVRANK, MOVRANK MOVSTD, MOVSUM, MOVUSS, MOVUS และ MOVVAR ค่าทุกตัวดำเนินการหน้าต่างเวลาย้ายยอมรับอาร์กิวเมนต์ระบุจำนวนรอบระยะเวลาที่จะรวมไว้ในหน้าต่างเวลาตัวอย่างเช่นคำสั่งต่อไปนี้คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ย้อนหลังห้ารอบของ X ในตัวอย่างนี้การแปลงที่เกิดขึ้นคือคำสั่งต่อไปนี้คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นศูนย์กลางห้ารอบของ X ในตัวอย่างนี้การแปลงที่เกิดขึ้นคือถ้าหน้าต่างที่มีตัวดำเนินการหน้าต่างเวลาย้ายศูนย์กลางไม่ใช่เลขคี่ ค่าล้าหลังมากกว่าค่านำจะถูกรวมไว้ในหน้าต่างเวลาตัวอย่างเช่นผลของตัวดำเนินการ CMOVAVE 4 คือคุณสามารถคำนวณการดำเนินการของหน้าต่างเวลาเคลื่อนไปข้างหน้าโดยการรวมตัวดำเนินการหน้าต่างเวลาย้ายย้อนหลังกับตัวดำเนินการ REVERSE ตัวอย่างเช่นต่อไปนี้ งบคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปข้างหน้าห้าของ X. ในตัวอย่างนี้การแปลงที่เกิดขึ้นคือบางส่วนของตัวดำเนินการหน้าต่างเวลาที่เคลื่อนไหวช่วยให้คุณสามารถระบุรายการของค่าน้ำหนักเพื่อคำนวณสถิติที่ถ่วงน้ำหนักเหล่านี้ CMOVAVE, CMOVCSS, CMOVGMEAN, CMOVPROD , CMOVSTD, CMOVTVALUE, CMOVUSS, CMOVVAR, MOVAVE, MOVCUSD, MOVP MOV, MOVSTD, MOVTVALUE, MOVUSS และ MOVVAR เพื่อระบุตัวดำเนินการหน้าต่างเวลาถ่วงน้ำหนักป้อนค่าน้ำหนัก ในวงเล็บหลังชื่อโอเปอเรเตอร์ความกว้างของหน้าต่างเท่ากับจำนวนของน้ำหนักที่คุณระบุไม่ได้ระบุตัวอย่างเช่นคำสั่งต่อไปนี้คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงศูนย์ห้าตัวที่ถ่วงน้ำหนักของ X ในตัวอย่างนี้การแปลงผลลัพธ์คือ ค่าน้ำหนักต้องมากกว่า 0 หากน้ำหนักไม่รวมถึง 1 น้ำหนักที่ระบุจะหารด้วยผลรวมของพวกเขาเพื่อสร้างน้ำหนักที่ใช้ในการคำนวณสถิติหน้าต่างเวลาสมบูรณ์จะไม่สามารถใช้งานได้ที่จุดเริ่มต้นของชุดข้อมูล ผู้ประกอบการที่เป็นศูนย์กลางเสร็จสิ้นหน้าต่างยังไม่สามารถใช้งานได้ที่ส่วนท้ายของซีรีส์การคำนวณการดำเนินการของหน้าต่างเวลาย้ายจะได้รับการปรับเปลี่ยนสำหรับเงื่อนไขขอบเขตดังต่อไปนี้สำหรับผู้ดำเนินการหน้าต่างย้อนหลังย้ายความกว้างของหน้าต่างเวลาจะสั้นลงเมื่อเริ่มต้น ชุดตัวอย่างเช่นผลลัพธ์ของตัวดำเนินการ MOVSUM 3 เป็นค่าที่เป็นค่าคุณสามารถตัดทอนความยาวของชุดผลลัพธ์ได้โดยใช้ตัวดำเนินการ TRIM, TRIMLEFT และ TRIMRIGHT ไปยัง s et ค่าจะหายไปที่จุดเริ่มต้นหรือจุดสิ้นสุดของซีรีส์คุณสามารถใช้ฟังก์ชันเหล่านี้เพื่อตัดผลลัพธ์ของการย้ายตัวดำเนินการหน้าต่างเวลาเพื่อให้ชุดผลการค้นหามีเฉพาะค่าที่คำนวณได้จากหน้าต่างเวลาเต็มความกว้างตัวอย่างเช่นงบต่อไปนี้จะคำนวณ เป็นศูนย์กลางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงของ X และกำหนดค่าที่ขาดหายไป ณ สิ้นชุดซึ่งมีค่าเฉลี่ยน้อยกว่า 5 ค่าโดยปกติหน้าต่างเวลาเคลื่อนไหวและตัวดำเนินการสถิติที่สะสมจะไม่สนใจค่าที่หายไปและคำนวณผลลัพธ์ของค่าที่ไม่ลบ เมื่อดำเนินการโดยตัวดำเนินการ NOMISS ฟังก์ชันเหล่านี้จะทำให้เกิดผลลัพธ์ที่หายไปหากไม่มีค่าใด ๆ ภายในหน้าต่างเวลาตัวดำเนินการของ NOMISS ไม่ทำการคำนวณใด ๆ แต่จะทำหน้าที่แก้ไขการทำงานของตัวดำเนินการหน้าต่างเวลาที่เคลื่อนที่ตามหลังตัวดำเนินการ NOMISS ไม่มีผลจนกว่าจะตามด้วยตัวดำเนินการหน้าต่างเวลาเคลื่อนไหวตัวอย่างเช่นคำสั่งต่อไปนี้คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ห้าครั้งของ vari X แต่สร้างค่าที่ขาดหายไปเมื่อไม่มีค่าใด ๆ หายไป 5 รายการต่อไปนี้คำนวณผลรวมสะสมของตัวแปร X แต่สร้างค่าที่หายไปสำหรับรอบระยะเวลาทั้งหมดหลังจากค่า X แรกที่หายไปคล้ายกับตัวดำเนินการ NOMISS MISSONLY ดำเนินการไม่ดำเนินการคำนวณใด ๆ จนกว่าจะตามด้วยตัวเลือก MEAN แต่จะทำหน้าที่ในการปรับเปลี่ยนการดำเนินงานของตัวดำเนินการหน้าต่างเวลาเคลื่อนไหวที่ตามหลังเมื่อดำเนินการโดยผู้ดำเนินการ MISSONLY ตัวดำเนินการหน้าต่างเวลาย้ายเหล่านี้จะแทนที่ค่าที่หายไปด้วยสถิติการเคลื่อนที่และ ปล่อยค่าที่ไม่ลบออกไปตัวอย่างเช่นคำสั่งต่อไปนี้จะแทนที่ค่าที่หายไปของตัวแปร X ด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบ exponentially ของค่าที่ผ่านมาของ X และไม่ให้ค่า nonmissing ค่าเดิมค่าที่หายไปจะถูก interpolated โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักที่ชี้แจงเป็นค่าที่ระบุ เรียกอีกอย่างว่า smoothing exponential เรียบง่ายคำสั่งต่อไปนี้จะแทนที่ค่าที่ขาดหายไปของ var iable X กับค่าเฉลี่ยโดยรวมของ X คุณสามารถใช้ตัวดำเนินการ SETMISS เพื่อแทนที่ค่าที่ขาดหายไปด้วยหมายเลขที่ระบุตัวอย่างเช่นข้อความต่อไปนี้จะแทนที่ค่าที่หายไปของตัวแปร X ด้วยเลข 8 จำนวน 77 ตัวดำเนินการสลายตัวแบบคลาสสิกถ้าเป็น ซีรีส์แนวโน้มและส่วนประกอบของวงจรมักถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างส่วนประกอบของเทรนด์ไซเคิลมีสองรูปแบบพื้นฐานของคลาสสิก คูณหารและการบวกซึ่งแสดงด้านล่างตัวอย่างของการใช้งานดัชนีตามฤดูกาล multiplicative คือ 0 9, 1 2 0 8 และ 1 1 สำหรับสี่ไตรมาส Let SEASADJ เป็นตัวแปรชุดเวลารายไตรมาสที่ได้รับการปรับฤดูกาลตามจำนวนทวีคูณ แฟชั่นการคืนค่าความเป็นฤดูกาลให้ SEASADJ ใช้การเปลี่ยนแปลงต่อไปนี้ดัชนีเพิ่มขึ้นตามฤดูกาลคือ 4 4, -1 1, -2 1 และ -1 2 สำหรับสี่ไตรมาส Let SEASADJ เป็นตัวแปรชุดเวลาแบบรายไตรมาสที่ได้รับการปรับปรุงตามฤดูกาลในแฟชั่น additive เพื่อคืนค่าฤดูกาลให้ SEASADJ ใช้การแปลงต่อไปนี้ Operators ทั้งหมดสำหรับผู้ดำเนินการตั้งค่าพารามิเตอร์ตัวแรกแทนค่าที่จะถูกแทนที่และพารามิเตอร์ที่สอง, หมายถึงมูลค่าทดแทนการเปลี่ยนสามารถแปลเป็นภาษาท้องถิ่นถึงจุดเริ่มต้นกลางหรือจุดสิ้นสุดของชุดตัวอย่างของการใช้สมมติว่าร้านค้าเปิดเร็ว ๆ นี้และประวัติการขายถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลที่ไม่รู้จักค่าที่หายไป demand อาจมีอยู่ก่อนที่จะเปิดร้านค้าฐานข้อมูลนี้กำหนดค่าของศูนย์การสร้างแบบจำลองประวัติการขายอาจเป็นปัญหาได้เนื่องจากประวัติการขายเป็นศูนย์ส่วนใหญ่เพื่อชดเชยการขาดแคลนนี้ค่าศูนย์นำควรตั้งค่าให้หายไปกับศูนย์ที่เหลือ ค่าไม่เปลี่ยนแปลงไม่เป็นตัวแทนของความต้องการไม่มีเช่นกันสมมติว่าร้านค้าปิดอยู่เมื่อเร็ว ๆ นี้ความต้องการอาจยังคงอยู่และด้วยเหตุนี้ค่าที่บันทึกไว้ของ ze ro ไม่ถูกต้องสะท้อนถึงความต้องการที่แท้จริงผู้ดำเนินการด้านมาตราส่วนสำหรับผู้ดำเนินการมาตราส่วนพารามิเตอร์แรกคือค่าที่เกี่ยวข้องกับค่าต่ำสุดและพารามิเตอร์ตัวที่สองแสดงค่าที่สัมพันธ์กับค่าสูงสุดของชุดต้นฉบับตัวดำเนินการมาตราส่วน recales ข้อมูลเดิมจะอยู่ระหว่างพารามิเตอร์และดังนี้ตัวอย่างของการใช้สมมติว่าสองประวัติการขายผลิตภัณฑ์ใหม่จะถูกเก็บไว้ในตัวแปรและคุณต้องการกำหนดอัตราการยอมรับของพวกเขาเพื่อเปรียบเทียบประวัติการยอมรับของพวกเขาตัวแปรจะต้องปรับขนาดสำหรับ เปรียบเทียบกับ Operator Operation สำหรับยอดรวมการเคลื่อนย้ายและตัวดำเนินการหน้าต่างผลิตภัณฑ์ความกว้างของหน้าต่างที่จุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของชุดข้อมูลมีขนาดเล็กกว่าที่อยู่ตรงกลางของชุดข้อมูลในทำนองเดียวกันหากมีค่าขาดหายไปฝังอยู่ความกว้างของหน้าต่างมีค่าน้อยกว่า ระบุเมื่อดำเนินการโดยผู้ดำเนินการ ADJUST การย้ายยอดรวม MOVSUM CMOVSUM และย้ายผู้ประกอบการผลิตภัณฑ์ MOVPROD CMOVPROD จะปรับตามหน้าต่าง ความกว้างตัวอย่างเช่นสมมุติว่าตัวแปรมี 10 ค่าและตัวดำเนินการบวกยอดรวมของความกว้าง 3 ถูกนำไปใช้เพื่อสร้างตัวแปรที่มีการปรับความกว้างของหน้าต่างและตัวแปรโดยไม่มีการปรับค่าการแปลงดังกล่าวส่งผลให้เกิดความสัมพันธ์ต่อไปนี้ระหว่างและสำหรับเพราะ ความกว้างของหน้าต่างสองตัวแรกมีขนาดเล็กกว่า 3. ตัวอย่างเช่นสมมุติว่าตัวแปรมี 10 ค่าและตัวดำเนินการ multiplicative เคลื่อนที่ของ width 3 ถูกนำไปใช้เพื่อสร้างตัวแปรด้วยการปรับความกว้างของหน้าต่างและตัวแปรโดยไม่มีการปรับค่า เนื่องจากความกว้างของหน้าต่างสองตัวแรกมีขนาดเล็กกว่า 3. ผู้ให้บริการ T-Value ที่เคลื่อนไหวผู้ถือ t-value ที่เคลื่อนที่อยู่ CUTVALUE, MOVTVALUE, CMOVTVALUE คำนวณค่า t-value ของชุดสะสมหรือย้ายหน้าต่าง ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ CUAVE, MOVAVE, CMOVAVE และค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน CUSTD, MOVSTD, CMOVSTD ตามลำดับ Operators ร้อยละค่าคอมมิชชั่นร้อยละ ปัดเปอร์เซ็นต์และยอดเปอร์เซ็นต์ของค่าปัจจุบันและตัวดำเนินการบวกร้อยละ PCTSUM คำนวณหากค่าใดสมการข้างต้นขาดหายไปหรือผลรวมสะสมเป็นศูนย์ผลลัพธ์ที่ได้จะถูกกำหนดให้หายไปผู้ประกอบการที่แตกต่างกันของเปอร์เซ็นต์ PCTDIF คำนวณ ถ้าค่าใด ๆ ของสมการข้างหน้าหายไปหรือค่าความล่าช้าเป็นศูนย์ผลที่ได้จะถูกตั้งค่าให้หายไปตัวอย่างเช่นสมมุติว่าตัวแปรมีชุดข้อมูลสรุปเปอร์เซ็นต์ของความล่าช้า 4 ถูกนำไปใช้เพื่อสร้างตัวแปรความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์ ความล่าช้า 4 ถูกนำไปใช้เพื่อสร้างตัวแปรตัวดำเนินการโอเปอเรเตอร์โอเปอเรเตอร์อัตราส่วนจะคำนวณอัตราส่วนของค่าปัจจุบันและค่าตัวดำเนินการอัตราส่วน RATIO คำนวณถ้าค่าใดสมการก่อนหน้านี้หายไปหรือค่าความล่าช้าเป็นศูนย์ ผลที่ได้รับการตั้งค่าให้หายไปตัวอย่างเช่นสมมุติว่าตัวแปรมีชุดข้อมูลอัตราส่วนของค่าปัจจุบันและค่าความล่าช้า 4 ที่กำหนดให้กับตัวแปรเปอร์เซ็นต์ของ curre nt ค่าและค่าความล่าช้า 4 ของถูกกำหนดให้กับตัวแปร