基于时间窗口的统计移动平均值，而不是 # 个观察值答案

【问题标题】：Stata moving averages based on time window, not # observations基于时间窗口的统计移动平均值，而不是 # 个观察值
【发布时间】：2013-12-07 20:40:55
【问题描述】：

我有一份人员、注册时间和分数的列表。在 Stata 中，我想根据每个观察值周围的时间窗口（而不是基于滞后/领先观察值的窗口）计算得分的移动平均值。

例如，假设两边各有 +/- 2 天且不包括当前观察，我试图计算如下：

user_id   day     score  window_avg
A         1        1     1.5             = (avg of B and C)
B         1        2     1               = (avg of A and C)
C         3        1     2.25            = (avg of A, B, D, and E)
D         4        3     2               = (avg of C and E)
E         5        3     2.5             = (avg of C, D, F, and G
F         7        1     4               = (avg of E and G)
G         7        5     2               = (avg of E and F)
H         10       3     .               = blank

我尝试使用tsset 定义数据集，然后使用tssmooth，但无法正常工作。由于在给定的时间段内可能有多个观察结果，我不确定这是否是正确的方法。此外，实际上 day 变量是 tc 时间戳。

【问题讨论】：

标签： stata moving-average

【解决方案1】：

tsset 在这里也无济于事，即使您有规律地间隔时间，因为您有一些重复的时间值，但您的数据不符合 Stata 意义上的面板数据。但是问题应该让位于可能性的循环。首先，让我们从字面上使用整数天来举个例子。

gen window_avg = . 
su day, meanonly 

qui forval d = `r(min)'/`r(max)' { 
    su score if inrange(day, `d' - 2, `d' + 2), meanonly 
    replace window_avg = (r(sum) - score) / (r(N) - 1) if day == `d'
}

这里我们假设没有缺失值。发扬光大的原则是

其他人的平均值 =（所有的总和 - 此值）/（值的数量 - 1）

在http://www.stata.com/support/faqs/data-management/creating-variables-recording-properties/讨论

实际上，您不希望以毫秒为单位循环遍历所有可能的日期时间。因此，请尝试对这种形式的观察进行循环。注意<pseudocode> 元素。

gen window_avg = . 

qui forval i = 1/`=_N' { 
    su score if inrange(date, <date[`i'] - 2 days>, <date[`i'] + 2 days>), meanonly 
    replace window_avg = (r(sum) - score) / (r(N) - 1) in `i' 
}

这篇论文也是相关的：

Cox, N.J. 2007。间隔事件。 Stata 期刊 7：440-443。 http://www.stata-journal.com/sjpdf.html?articlenum=pr0033

如果可能有遗漏，则需要更复杂的一行：

    replace window_avg = (r(sum) - cond(missing(score), 0, score)) / (r(N) - !missing(score)) in `i'

意味着如果当前值缺失，我们从总和中减去 0，从观察计数中减去 0。

编辑：以毫秒为单位的 2 天，利用内置函数并使用 cofd(2)。

【讨论】：