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शीघ्र प्रश्न ईमेल के लिए dataprinceton. edu कोई ऐप नहीं वॉकर-इन बजे के दौरान आवश्यक नोट: डीएसएएस प्रयोगशाला तब तक खुली है जब तक कि अग्नि का पत्थर खुले नहीं है, प्रयोगशाला कंप्यूटरों को अपने विश्लेषण के लिए उपयोग करने के लिए आवश्यक कोई नियुक्ति नहीं है। टाइम सीरीज़ डेटा में अंतराल चयन समय-श्रृंखला डेटा पर प्रतिगमन चलाने के दौरान, स्वतंत्र चर के रूप में आश्रित चर के अंतराल मूल्यों को शामिल करना अक्सर महत्वपूर्ण होता है। तकनीकी शब्दावली में, प्रतिगमन को अब एक वेक्टर आटोरेग्रेशन (VAR) कहा जाता है। उदाहरण के लिए, जब सकल घरेलू उत्पाद के डेंटरमिनटर्स को सुलझाने की कोशिश करते हैं, तो यह संभव है कि पिछले साल सकल घरेलू उत्पाद इस वर्ष जीडीपी से सम्बंधित है। यदि यह मामला है, तो प्रतिगमन के दाहिनी ओर में कम से कम एक साल के लिए सकल घरेलू उत्पाद को शामिल किया जाना चाहिए। यदि प्रश्न में चर लगातार है- अर्थात, अब तक के मूल्य अभी भी आज के मूल्यों को प्रभावित कर रहे हैं - अधिक लगी आवश्यक होंगे यह निर्धारित करने के लिए कि कितने समय के उपयोग का उपयोग करता है, कई चयन मानदंडों का उपयोग किया जा सकता है दो सबसे आम हैं अकेईक सूचना मानदंड (एआईसी) और श्वार्ज़ बायिसियन सूचना मानदंड (एसआईबीबीएसबीआईसी)। इन नियमों को न्यूनतम करने के लिए अंतराल की लंबाई ज चुनें: लॉग (एसएसआर (जे) एन) (जे 1) सी (एन) एन, जहां एसएसआर (जे) जम्मू के साथ वीएआर के लिए योग या स्क्वायर शेष है और जे की संख्या है बीआईसी के लिए एआईसी और सी (एन) लॉग (एन) के लिए सी (एन) 2 की टिप्पणियां सौभाग्य से, स्ताता 8 में एक भी ऐसा आदेश दिया गया है जो गणित को निर्दिष्ट लगी संख्याओं के लिए करेगा: वार्सोक एआईसी और बीआईसी प्राप्त करने के लिए, कमांड विंडो में बस वर्सॉक डिपार्ट करें। वर्साक डिपावर के बाद एक अलग नंबर, जोड़, मैक्सलैग (ऑफलाग्स) की जांच के लिए स्टाटा चेक की डिफ़ॉल्ट संख्या 4 है। यदि, इसके अतिरिक्त, प्रतिगमन के अलावा अन्य स्वतंत्र चर हैं, एक्सग (वार्नम्स) टाइप करके अधिकतम लीग विकल्प के बाद शामिल करें उत्पादन एक तारांकन के साथ इष्टतम अंतराल संख्या को इंगित करेगा। उसके बाद, अन्य स्वतंत्र चर के साथ दाएं-हाथ पर निर्भर चर पर निर्दिष्ट संख्याओं का उपयोग करके प्रतिगमन चलाने के लिए आगे बढ़ें। इस आउटपुट से, यह स्पष्ट है कि लम्बाई का इष्टतम संख्या 1 है, इसलिए प्रतिगमन को दिखना चाहिए: (वार्सोक कमांड के साथ और विकल्प के लिए, टाइम-सीरीज स्टेटा मैनुअल देखें।) अंतराल के चयन के लिए कृपया टाइम सीरीज़ की जांच करें 101 कॉपी 2007 प्रिंसटन विश्वविद्यालय के ट्रस्टी सर्वाधिकार सुरक्षित। dataprinceton. edu नोट: सूचना प्रिंसटन विश्वविद्यालय के लिए है प्रलेखन का उपयोग करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें लेकिन हम प्रिंसटन के बाहर के सवालों के जवाब नहीं दे सकते हैं। इस पृष्ठ पर अंतिम बार अपडेट किया गया: नोटिस: आईडीआरई सांख्यिकी सलाहकार समूह वेब साइट को फरवरी में वर्डप्रेस सीएमएस में माइग्रेट कर देगा ताकि नई सामग्री की रखरखाव और निर्माण हो सके। हमारे कुछ पुराने पृष्ठों को हटा दिया जाएगा या संग्रहीत किया जाएगा ताकि उन्हें अब बनाए रखा नहीं जाएगा हम रीडायरेक्ट बनाए रखने का प्रयास करेंगे ताकि पुरानी यूआरएल हम जितनी अच्छी तरह काम कर सकें उतना काम जारी रहेगा। डिजिटल रिसर्च और एजुकेशन फॉर डिजिटल रिसर्च एंड एजुकेशन में आपका स्वागत है एक उपहार देने के लिए स्टेट कंसल्टिंग ग्रुप द्वारा मदद करें एसएएस एफएक्यू: मैं रेग्युटिडेंटल डेटा में लैग और लीड व्हेरिएबल्स कैसे बना सकता हूं जब समय की निरंतर इकाइयों (साल, क्वार्टर, महीनों) में डेटा देखता हूं अक्सर वैरिएबल बनाने में दिलचस्पी होती है, इस आधार पर कि किसी दिए गए समयावधि के लिए डेटा पहले और बाद की अवधि की तुलना करता है। यदि आपके पास अनुदैर्ध्य डेटा है, तो आप एक ही विषय के भीतर समय की इकाइयों को देखना चाहते हैं। जब आपका डेटा लंबे समय में होता है (प्रत्येक विषय प्रति समय बिंदु पर एक अवलोकन), यह स्टेटा में मानक चर निर्माण चरण के साथ आसानी से संभाला जा सकता है क्योंकि जिस तरह से स्टाटा प्रक्रिया डेटासेट्स होता है: यह संपूर्ण डेटासेट को संग्रहीत करता है और आसानी से किसी भी डेटासेट में बिन्दु जब चर उत्पन्न एसएएस अलग तरीके से काम करता है एसएएस चर आमतौर पर एक डेटा चरण के माध्यम से बनाया जाता है जिसमें एसएएस डेटासेट, अवलोकन द्वारा अवलोकन, दिए गए अवलोकन के लिए गणनाओं को पूरा करने और एक समय में केवल एक अवलोकन तक पहुंचने के माध्यम से चलता है। डेटा संग्रहण और पहुंच की यह प्रणाली एसएएस के लिए बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए संभव बनाता है, लेकिन डेटा चरण का उपयोग करते हुए एसएएस में समय श्रृंखला चर बनाने में भी बहुत मुश्किल है। हालांकि, प्रसंस्करण विस्तार डेटा चरण के लिए एक आसान उपयोग विकल्प प्रदान करता है। चलिए एक उदाहरण डेटासेट से शुरू करते हैं जिसमें केवल एक विषय शामिल है। नीचे दिए गए डेटासेट में सितंबर, 2006 से अगस्त, 2008 तक अमेरिकी बेरोजगारी दर शामिल है। प्रत्येक माह के लिए, हम अपनी दर और पिछले महीने की दर (आर (i) - r (i-1) के बीच के अंतर को जानना चाहते हैं, इसकी दर और अगले महीने की दर (आर (i1) - r (i)), और इन दो अंतर ((आर (i1) - आर (i)) - (आर (i) - आर (i-1) )। ऐसा करने के लिए, हम इन चर सहित एक नया डाटासेट बनाने के लिए प्रसंस्करण का उपयोग करेंगे.प्रति विस्तार लाइन में, हम नए डाटासेट यूनिप्लेगलेड का नाम देंगे। हम संकेत देते हैं कि हम मूल्यों को बदलना नहीं चाहते (एक पट्टी, उदाहरण के लिए) परन्तु बस निर्दिष्ट रिकॉर्ड से अप्रभावी डेटा प्राप्त करने के लिए। हम संकेत करते हैं कि हमारी समय सीमा आईडी लाइन में और तीन रूपांतरित लाइनों में परिभाषित होती है, हम तीन मान बनाते हैं जो हम हर बार बिन्दु के लिए करना चाहते हैं हमारे डेटा: दर, पिछली दर (रेशेलैग 1), और अगले दर (दरलएड 1)। प्रत्येक पंक्ति में, हम एसएएस को हमारे नए डाटासेट में चर का नाम बताते हैं, परिवर्तन प्रकार (लीग सीसा) और न्यू परिवर्तन के लिए वापस देखने या आगे देखने के लिए समय बिंदुओं का मामला (इस उदाहरण में 1)। हम परिणामस्वरूप डेटासेट देख सकते हैं। इस डेटासेट के आधार पर, हम अब आसानी से तीन बार श्रृंखला के चर की गणना कर सकते हैं जो हमने पहले वर्णित किया था। लेकिन अगर हमारे पास कई देशों के लिए डेटा था, तो नीचे दिए गए डेटासेट में तीन देशों के लिए 2000-2005 से बेरोजगारी डेटा शामिल है हम प्रत्येक देश के भीतर अंतराल और सीसा चर बनाना चाहते हैं। ऐसा करने के लिए, हम देश पर छंटनी के बाद एक बयान के साथ proc का उपयोग कर सकते हैं। प्रचार विस्तार के साथ आप मूविंग एवरेज, स्प्लिंस और इंटरपोलेटेड वैल्यू भी उत्पन्न कर सकते हैं। अधिक विवरण के लिए, एसएएस ऑनलाइन दस्तावेज़ीकरण के पदानों को विस्तृत करें देखें।