Sas moving average regression

Usando o SAS na pesquisa financeira Por Ekkehart Boehmer, John Broussard e Juha Pekka Kallunki Para mais livros SASETS, visite a livraria. SASETS 14.2 Guia do Usuário - Procedimentos Para o guia completo do Usuário SASETS 14.2. Vá para a página de documentação do produto SASETS. O Procedimento ARIMA Analisa e pronostica dados de séries temporais univariáveis ​​igualmente espaçados, dados de função de transferência e dados de intervenção, usando o modelo de média móvel (ARIMA) ou autorregressivo (ARMA) autoregressivo integrado. PDF HTML O Procedimento AUTOREG Estimula e pronostica modelos de regressão linear para dados de séries temporais quando os erros são autocorrelacionados ou heteroscedásticos. PDF HTML O procedimento COMPUTAB Produz relatórios tabulares gerados usando uma tabela de dados programáveis. PDF HTML O procedimento COPULA Permite que o usuário coloque distribuições multivariadas ou copulas de um dado conjunto de dados de amostra. PDF HTML O procedimento COUNTREG Analisa os modelos de regressão em que a variável dependente toma valores inteiros ou de contagem não negativos. PDF HTML O procedimento DATASOURCE Extrai séries temporais e dados de eventos de vários tipos diferentes de arquivos de dados distribuídos por vários fornecedores de dados e os armazena em um conjunto de dados SAS. PDF HTML O Procedimento ENTROPY (Experimental) Implementa um método paramétrico de estimação linear baseado em entropia máxima generalizada. PDF HTML O Procedimento ESM Gera previsões usando modelos de suavização exponencial com pesos de suavização otimizados para muitas séries temporais ou dados transacionais. PDF HTML Procedimento EXPAND Converte séries temporais de um intervalo de amostragem ou frequência para outra e interpola os valores faltantes em séries temporais. PDF HTML O procedimento FORECAST Fornece uma maneira rápida e automática de gerar previsões para muitas séries temporais em um único passo. PDF HTML Os modelos de procedimentos HPCDM compõem distribuições que são formadas pela combinação de modelos de freqüência de eventos e a gravidade desses eventos. PDF HTML O HPCOPULA Procede Modelos de distribuições multivariadas usando métodos de copula. PDF HTML O procedimento HPCOUNTREG Adapta-se aos modelos de regressão para analisar e prever contagens do número de eventos. PDF HTML Os modelos de regressão HPPANEL Procedure Fit para analisar e prever os dados do painel onde as variáveis ​​são registradas tanto em casos como ao longo do tempo. PDF HTML O procedimento HPQLIM Adapta-se aos modelos de regressão para analisar e prever variáveis ​​dependentes qualitativas e limitadas, onde limitações ou seleção dos valores observados devem ser modeladas. PDF HTML O procedimento HPSEVERITY Adapta-se aos modelos de regressão para analisar e prever a gravidade dos eventos usando uma variedade de distribuições de probabilidade. PDF HTML O procedimento LOAN Analisa e compara empréstimos de taxa fixa, taxa ajustável, pagamento e balão. PDF HTML O procedimento MDC analisa os modelos em que o conjunto de opções consiste em múltiplas alternativas. PDF HTML O MODELO Procedimento analisa modelos em que as relações entre as variáveis ​​compreendem um sistema de uma ou mais equações não-lineares. PDF HTML O procedimento PANEL Analisa uma classe de modelos econométricos lineares que geralmente ocorrem quando as séries temporais e os dados transversais são combinados. PDF HTML O PDLREG Procedimento Estimativa de modelos de regressão para dados de séries temporais em que os efeitos de algumas das variáveis ​​regressoras são distribuídos ao longo do tempo. PDF HTML O procedimento QLIM analisa modelos de variáveis ​​dependentes limitadas univariadas e multivariadas em que variáveis ​​dependentes tomam valores discretos ou variáveis ​​dependentes são observados apenas em uma gama limitada de valores. PDF HTML O procedimento SEVERITY Estima os parâmetros de qualquer distribuição arbitrária de probabilidade contínua que é usada para modelar a magnitude (gravidade) de um evento de interesse contínuo de interesse. PDF HTML O procedimento SIMILARITY Calcula medidas de similaridade associadas a dados com data, série temporária e outros dados numéricos ordenados sequencialmente. PDF HTML O Procedimento SIMLIN Lê os coeficientes para um conjunto de equações estruturais lineares, que geralmente são produzidas pelo procedimento SYSLIN. PDF HTML O Procedimento SPATIALREG Novo Procedimento Analisa os modelos econométricos espaciais para dados transversais cujas observações são referenciadas espacialmente ou georreferenciadas. PDF HTML O procedimento SPECTRA Executa a análise espectral e cruzada de séries temporais. PDF HTML O procedimento SSM Executa a modelagem de espaço de estados de séries temporais univariadas e multivariadas e dados longitudinais. PDF HTML O Procedimento STATESPACE Usa o modelo de espaço estadual para analisar e prever séries temporais multivariadas. PDF HTML O Procedimento SYSLIN Estimula parâmetros em um sistema interdependente de equações de regressão linear. PDF HTML O procedimento TIMEDATA Analisa os dados transacionais assinalados pelo horário em relação ao tempo e acumula os dados em um formato de séries temporais. PDF HTML O Procedimento TIMEID Avalia uma variável em um conjunto de dados de entrada para sua adequação como uma variável de ID de tempo em procedimentos e soluções SAS que são usados ​​para análise de séries temporais. PDF HTML O procedimento TIMESERIES Analisa os dados transacionais assinalados pelo horário em relação ao tempo e acumula os dados em um formato de séries temporais. PDF HTML O procedimento TSCSREG Analisa uma classe de modelos econométricos lineares que geralmente ocorrem quando as séries temporais e os dados de seção transversal são combinados. PDF HTML O Procedimento da UCM Analisa e projeta dados da série temporal univariada igualmente espaçados usando um modelo de componentes não observados (UCM). PDF HTML O Procedimento VARMAX Estimula os parâmetros do modelo e gera previsões associadas aos processos de média móvel auto-regressiva vetoriais com modelos de regressores exógenos (VARMAX). PDF HTML O procedimento X11 Faz ajustes aditivos ou multiplicativos e cria um conjunto de dados de saída contendo as séries temporais ajustadas e os cálculos intermediários. PDF HTML O procedimento X12 Faz ajustes aditivos ou multiplicativos e cria um conjunto de dados de saída contendo séries temporais ajustadas e cálculos intermediários. PDF HTML O procedimento X13 Faz ajustes aditivos ou multiplicativos e cria um conjunto de dados de saída que contém as séries temporais ajustadas e os cálculos intermediários. PDF HTML Mais sobre este produto Livros relacionados para compra Os processos de erro em média móvel móvel (erros ARMA) e outros modelos que envolvem atrasos de erros podem ser estimados usando instruções FIT e simuladas ou previstas usando instruções SOLVE. Os modelos ARMA para o processo de erro são freqüentemente usados ​​para modelos com resíduos auto-correlacionados. A macro AR pode ser usada para especificar modelos com processos de erro auto - gressivo. A macro MA pode ser usada para especificar modelos com processos de erro em média móvel. Erros Autoregressivos Um modelo com erros autoregressivos de primeira ordem, AR (1), tem a forma enquanto um processo de erro AR (2) tem a forma e assim por diante para processos de ordem superior. Note-se que os s são independentes e distribuídos de forma idêntica e têm um valor esperado de 0. Um exemplo de um modelo com um componente AR (2) é e assim por diante para processos de ordem superior. Por exemplo, você pode escrever um modelo de regressão linear simples com MA (2) erros de média móvel como onde MA1 e MA2 são os parâmetros de média móvel. Observe que RESID. Y é definido automaticamente pelo PROC MODELE, pois a função ZLAG deve ser usada para modelos MA para truncar a recursão dos atrasos. Isso garante que os erros atrasados ​​começam em zero na fase de inicialização e não propagam os valores faltantes quando as variáveis ​​do período de inicialização faltam, e garante que os erros futuros sejam zero, em vez de perder durante a simulação ou a previsão. Para obter detalhes sobre as funções de atraso, consulte a seção Lag Logic. Este modelo escrito usando a macro MA é o seguinte: Formulário geral para modelos ARMA O processo geral ARMA (p, q) tem a seguinte forma Um modelo ARMA (p, q) pode ser especificado da seguinte forma: onde AR i e MA j representam Os parâmetros da média autorregressiva e móvel para os vários atrasos. Você pode usar qualquer nome que você deseja para essas variáveis, e há muitas maneiras equivalentes de que a especificação possa ser escrita. Os processos ARMA do vetor também podem ser estimados com PROC MODELO. Por exemplo, um processo AR (1) de duas variáveis ​​para os erros das duas variáveis ​​endógenas Y1 e Y2 pode ser especificado da seguinte forma: Problemas de convergência com modelos ARMA Os modelos ARMA podem ser difíceis de estimar. Se as estimativas dos parâmetros não estiverem dentro do intervalo apropriado, os termos residuais dos modelos de média móvel crescem exponencialmente. Os resíduos calculados para observações posteriores podem ser muito grandes ou podem transbordar. Isso pode acontecer porque os valores iniciais inadequados foram usados ​​ou porque as iterações se afastaram de valores razoáveis. O cuidado deve ser usado na escolha dos valores iniciais para os parâmetros ARMA. Os valores iniciais de 0,001 para parâmetros ARMA geralmente funcionam se o modelo se adequar bem aos dados e o problema está bem condicionado. Note-se que um modelo de MA pode ser frequentemente aproximado por um modelo AR de alta ordem e vice-versa. Isso pode resultar em colinearidade elevada em modelos mistos de ARMA, o que, por sua vez, pode causar graves condicionamentos nos cálculos e instabilidade das estimativas dos parâmetros. Se você tiver problemas de convergência ao estimar um modelo com processos de erro ARMA, tente estimar em etapas. Primeiro, use uma instrução FIT para estimar apenas os parâmetros estruturais com os parâmetros ARMA mantidos em zero (ou para estimativas anteriores razoáveis ​​se disponíveis). Em seguida, use outra instrução FIT para estimar somente os parâmetros ARMA, usando os valores dos parâmetros estruturais da primeira execução. Uma vez que os valores dos parâmetros estruturais provavelmente estarão próximos de suas estimativas finais, as estimativas dos parâmetros ARMA podem agora convergir. Finalmente, use outra declaração FIT para produzir estimativas simultâneas de todos os parâmetros. Uma vez que os valores iniciais dos parâmetros agora são provavelmente muito próximos das suas estimativas conjuntas finais, as estimativas devem convergir rapidamente se o modelo for apropriado para os dados. AR Condições iniciais Os atrasos iniciais dos termos de erro dos modelos AR (p) podem ser modelados de diferentes maneiras. Os métodos de inicialização de erros autorregressivos suportados pelos procedimentos SASETS são os seguintes: mínimos quadrados condicionais (procedimentos ARIMA e MODELO) mínimos quadrados incondicionais (procedimentos AUTOREG, ARIMA e MODELO) probabilidade máxima (procedimentos AUTOREG, ARIMA e MODELO) Yule-Walker (AUTOREG Somente procedimento) Hildreth-Lu, que exclui as primeiras observações p (somente procedimento MODEL) Consulte o Capítulo 8, Procedimento AUTOREG, para uma explicação e discussão dos méritos de vários métodos de inicialização AR (p). As iniciações CLS, ULS, ML e HL podem ser realizadas pelo PROC MODELO. Para erros AR (1), essas iniciais podem ser produzidas como mostrado na Tabela 18.2. Esses métodos são equivalentes em grandes amostras. Tabela 18.2 Inicializações realizadas pelo PROC MODELO: AR (1) ERROS Os atrasos iniciais dos termos de erro dos modelos MA (q) também podem ser modelados de maneiras diferentes. Os procedimentos de ARIMA e MODELO seguintes são suportados pelos seguintes procedimentos: mínimos quadrados incondicionais, mínimos quadrados condicionais. O método dos mínimos quadrados condicionais para estimar os termos de erro em média móvel não é otimizado porque ignora o problema de inicialização. Isso reduz a eficiência das estimativas, embora permaneçam imparciais. Os resíduos remanescentes iniciais, que se estendem antes do início dos dados, são assumidos como 0, seu valor esperado incondicional. Isso introduz uma diferença entre esses resíduos e os resíduos de mínimos quadrados generalizados para a covariância média móvel, que, ao contrário do modelo autorregressivo, persiste através do conjunto de dados. Geralmente, essa diferença converge rapidamente para 0, mas para processos em média móveis quase não-reversíveis, a convergência é bastante lenta. Para minimizar este problema, você deve ter muitos dados e as estimativas dos parâmetros da média móvel devem estar bem dentro do intervalo inversível. Este problema pode ser corrigido à custa de escrever um programa mais complexo. As estimativas de mínimos quadrados incondicionais para o processo MA (1) podem ser produzidas especificando o modelo da seguinte maneira: os erros médios em movimento podem ser difíceis de estimar. Você deve considerar usar uma aproximação AR (p) ao processo de média móvel. Um processo de média móvel geralmente pode ser bem-aproximado por um processo autorregressivo se os dados não tiverem sido suavizados ou diferenciados. A AR Macro A macro macro SAS gera declarações de programação para PROC MODEL para modelos autoregressivos. A macro AR faz parte do software SASETS e nenhuma opção especial precisa ser configurada para usar a macro. O processo autorregressivo pode ser aplicado aos erros de equação estrutural ou às próprias séries endógenas. A macro AR pode ser usada para os seguintes tipos de autorregressão: autoregresão vetorial irrestrita Autoregresão vetorial restrita Autoriação Univariada Para modelar o termo de erro de uma equação como processo autoregressivo, use a seguinte declaração após a equação: Por exemplo, suponha que Y seja um Função linear de X1, X2 e um erro AR (2). Você escreveria este modelo da seguinte maneira: as chamadas para AR devem vir após todas as equações ao qual o processo se aplica. A invocação de macro anterior, AR (y, 2), produz as instruções mostradas na saída LIST na Figura 18.58. Figura 18.58 Saída da opção LIST para um modelo AR (2) As variáveis ​​prefixadas PRED são variáveis ​​de programa temporárias usadas para que os atrasos dos resíduos sejam os resíduos corretos e não os redefinidos por esta equação. Observe que isso é equivalente às declarações explicitamente escritas na seção Formulário geral para modelos ARMA. Você também pode restringir os parâmetros autorregressivos a zero em atrasos selecionados. Por exemplo, se você queria parâmetros autorregressivos nos intervalos 1, 12 e 13, você pode usar as seguintes instruções: Essas instruções geram a saída mostrada na Figura 18.59. Figura 18.59 Saída da opção LIST para um modelo AR com Lags em 1, 12 e 13 O MODELO Lista de Procedimentos da Declaração de Código do Programa Compilado como Pareded PRED. yab x1 c x2 RESID. y PRED. y - ACTUAL. y ERROR. y PRED. Y - y OLDPRED. y PRED. y yl1 ZLAG1 (y - perdy) yl12 ZLAG12 (y - perdy) yl13 ZLAG13 (y - perdy) RESID. y PRED. y - REAL. y ERROR. y PRED. y - y Existem Variações no método dos mínimos quadrados condicionais, dependendo se as observações no início da série são usadas para aquecer o processo AR. Por padrão, o método de mínimos quadrados condicionais de AR usa todas as observações e assume zeros para os atrasos iniciais de termos autorregressivos. Ao usar a opção M, você pode solicitar que o AR use o método de mínimos quadrados incondicionais (ULS) ou máximo (ML). Por exemplo, as discussões desses métodos são fornecidas na seção AR Condições iniciais. Ao usar a opção MCLS n, você pode solicitar que as primeiras n observações sejam usadas para calcular estimativas dos atrasos de autorregressão iniciais. Neste caso, a análise começa com a observação n 1. Por exemplo: Você pode usar a macro AR para aplicar um modelo auto - gressivo à variável endógena, em vez do termo de erro, usando a opção TYPEV. Por exemplo, se você quiser adicionar os últimos atrasos de Y para a equação no exemplo anterior, você poderia usar AR para gerar os parâmetros e atrasos usando as seguintes instruções: As instruções anteriores geram a saída mostrada na Figura 18.60. Figura 18.60 LIST Opção Saída para um modelo AR de Y Este modelo prediz Y como uma combinação linear de X1, X2, uma intercepção e os valores de Y nos cinco períodos mais recentes. Autoregression vetorial sem restrições Para modelar os termos de erro de um conjunto de equações como um processo auto-regressivo de vetor, use a seguinte forma da macro AR após as equações: O nome do nome do processo é qualquer nome que você fornece para que AR use na criação de nomes para o autorregressivo Parâmetros. Você pode usar a macro AR para modelar vários processos AR diferentes para diferentes conjuntos de equações usando diferentes nomes de processos para cada conjunto. O nome do processo garante que os nomes de variáveis ​​usados ​​sejam únicos. Use um valor curto do nome do processo para o processo se as estimativas dos parâmetros forem gravadas em um conjunto de dados de saída. A macro AR tenta construir nomes de parâmetros menores ou iguais a oito caracteres, mas isso é limitado pelo comprimento do nome do processo. Que é usado como um prefixo para os nomes dos parâmetros AR. O valor variablelist é a lista de variáveis ​​endógenas para as equações. Por exemplo, suponha que os erros das equações Y1, Y2 e Y3 sejam gerados por um processo auto-regressivo de vetor de segunda ordem. Você pode usar as seguintes instruções: que geram o seguinte para Y1 e código similar para Y2 e Y3: Somente o método de mínimos quadrados condicionais (MCLS ou MCLS n) pode ser usado para processos vetoriais. Você também pode usar o mesmo formulário com restrições que a matriz de coeficientes seja 0 em atrasos selecionados. Por exemplo, as seguintes afirmações aplicam um processo vetorial de terceira ordem aos erros de equação com todos os coeficientes no intervalo 2 restrito a 0 e com os coeficientes nos atrasos 1 e 3 sem restrições: você pode modelar as três séries Y1Y3 como um processo auto-regressivo vetorial Nas variáveis ​​em vez dos erros usando a opção TYPEV. Se você quer modelar Y1Y3 como uma função de valores passados ​​de Y1Y3 e algumas variáveis ​​ou constantes exógenas, você pode usar AR para gerar as declarações para os termos de atraso. Escreva uma equação para cada variável para a parte não autorregente do modelo e, em seguida, chame AR com a opção TYPEV. Por exemplo, a parte não autorregente do modelo pode ser uma função de variáveis ​​exógenas, ou pode ser parâmetros de interceptação. Se não existirem componentes exógenos para o modelo de autoregressão vetorial, incluindo sem interceptações, atribua zero a cada uma das variáveis. Deve haver uma atribuição para cada uma das variáveis ​​antes de chamar AR. Este exemplo modela o vetor Y (Y1 Y2 Y3) como uma função linear apenas do seu valor nos dois períodos anteriores e um vetor de erro de ruído branco. O modelo possui 18 (3 3 3 3) parâmetros. Sintaxe da AR Macro Existem dois casos da sintaxe da macro AR. Quando as restrições em um processo AR vetorial não são necessárias, a sintaxe da macro AR tem o formulário geral especifica um prefixo para AR para usar na construção de nomes de variáveis ​​necessárias para definir o processo AR. Se o endolista não for especificado, a lista endógena padrão nomeará. Que deve ser o nome da equação a que o processo de erro AR deve ser aplicado. O valor do nome não pode exceder 32 caracteres. É a ordem do processo AR. Especifica a lista de equações para as quais o processo AR deve ser aplicado. Se for dado mais de um nome, um processo vetorial irrestrito é criado com os resíduos estruturais de todas as equações incluídas como regressores em cada uma das equações. Se não for especificado, o endolista padrão nomeará. Especifica a lista de atrasos em que os termos AR devem ser adicionados. Os coeficientes dos termos em atrasos não listados são definidos como 0. Todos os atrasos listados devem ser inferiores ou iguais a nlag. E não deve haver duplicatas. Se não for especificado, o laglista é padrão para todos os atrasos 1 através de nlag. Especifica o método de estimação para implementar. Os valores válidos de M são CLS (estimativas de mínimos quadrados condicionais), ULS (estimativas de mínimos quadrados incondicionais) e ML (estimativas de máxima verossimilhança). O MCLS é o padrão. Somente o MCLS é permitido quando mais de uma equação é especificada. Os métodos ULS e ML não são suportados para modelos vetoriais AR por AR. Especifica que o processo AR deve ser aplicado às próprias variáveis ​​endógenas em vez de aos resíduos estruturais das equações. Autoregression vetorial restrita Você pode controlar quais parâmetros estão incluídos no processo, restringindo a 0 os parâmetros que você não inclui. Primeiro, use AR com a opção DEFER para declarar a lista de variáveis ​​e definir a dimensão do processo. Em seguida, use chamadas de AR adicionais para gerar termos para equações selecionadas com variáveis ​​selecionadas em atrasos selecionados. Por exemplo, as equações de erro produzidas são as seguintes: Este modelo afirma que os erros para Y1 dependem dos erros de Y1 e Y2 (mas não de Y3) nos dois intervalos 1 e 2 e que os erros para Y2 e Y3 dependem de Os erros anteriores para todas as três variáveis, mas apenas no intervalo 1. Sintaxe de macro AR para vetor vetorial restrito O uso alternativo de AR pode impor restrições sobre um processo de AR vetorial ao chamar AR várias vezes para especificar diferentes termos de AR e atrasos para diferentes Equações. A primeira chamada tem o formulário geral especifica um prefixo para AR para usar na construção de nomes de variáveis ​​necessárias para definir o processo do vetor AR. Especifica a ordem do processo AR. Especifica a lista de equações para as quais o processo AR deve ser aplicado. Especifica que AR não é para gerar o processo AR, mas é esperar por informações adicionais especificadas em chamadas AR mais recentes para o mesmo valor de nome. As chamadas subsequentes têm a forma geral é a mesma que na primeira chamada. Especifica a lista de equações às quais as especificações nesta chamada AR devem ser aplicadas. Somente os nomes especificados no valor endolista da primeira chamada para o valor do nome podem aparecer na lista de equações na eqlist. Especifica a lista de equações cujos resíduos estruturais atrasados ​​devem ser incluídos como regressores nas equações em eqlist. Somente nomes no endolista da primeira chamada para o valor do nome podem aparecer na varlist. Se não for especificado, varlist é padrão para endolista. Especifica a lista de atrasos em que os termos AR devem ser adicionados. Os coeficientes dos termos em atrasos não listados são definidos como 0. Todos os atrasos listados devem ser menores ou iguais ao valor de nlag. E não deve haver duplicatas. Se não for especificado, o laglist é padrão para todos os atrasos 1 até nlag. A MA Macro A macro macro SAS gera declarações de programação para PROC MODEL para modelos em média móveis. A macro MA é parte do software SASETS e nenhuma opção especial é necessária para usar a macro. O processo de erro em média móvel pode ser aplicado aos erros de equação estrutural. A sintaxe da macro MA é a mesma que a macro AR, exceto que não existe um argumento TYPE. Quando você está usando as macros MA e AR combinadas, a macro MA deve seguir a macro AR. As seguintes instruções SASIML produzem um processo de erro ARMA (1, (1 3)) e salve-o no conjunto de dados MADAT2. As seguintes instruções PROC MODEL são usadas para estimar os parâmetros deste modelo usando a estrutura de erro de máxima verossimilhança: as estimativas dos parâmetros produzidos por esta execução são mostradas na Figura 18.61. Figura 18.61 Estimativas de um ARMA (1, (1 3)) Processo Existem dois casos da sintaxe para a macro MA. Quando as restrições em um processo de vetor MA não são necessárias, a sintaxe da macro MA tem o formulário geral especifica um prefixo para MA para usar na construção de nomes de variáveis ​​necessárias para definir o processo MA e é o endolista padrão. É a ordem do processo de MA. Especifica as equações para as quais o processo MA deve ser aplicado. Se mais de um nome for dado, a estimativa de CLS é usada para o processo vetorial. Especifica os atrasos em que os termos MA devem ser adicionados. Todos os atrasos listados devem ser inferiores ou iguais a nlag. E não deve haver duplicatas. Se não for especificado, o laglista é padrão para todos os atrasos 1 através de nlag. Especifica o método de estimação para implementar. Os valores válidos de M são CLS (estimativas de mínimos quadrados condicionais), ULS (estimativas de mínimos quadrados incondicionais) e ML (estimativas de máxima verossimilhança). O MCLS é o padrão. Somente o MCLS é permitido quando mais de uma equação é especificada no endolista. Sintaxe de Macro MA para Média de Movimento de Vetor Restrito Um uso alternativo de MA é permitido para impor restrições em um processo de vetor de MA, chamando MA várias vezes para especificar diferentes termos e atrasos de MA para diferentes equações. A primeira chamada tem o formulário geral especifica um prefixo para MA para usar na construção de nomes de variáveis ​​necessárias para definir o processo de vetor MA. Especifica a ordem do processo MA. Especifica a lista de equações para as quais o processo MA deve ser aplicado. Especifica que MA não é para gerar o processo MA, mas é esperar por informações adicionais especificadas em chamadas MA mais recentes para o mesmo valor de nome. As chamadas subsequentes têm a forma geral é a mesma que na primeira chamada. Especifica a lista de equações a que as especificações nesta chamada MA devem ser aplicadas. Especifica a lista de equações cujos resíduos estruturais atrasados ​​devem ser incluídos como regressores nas equações em eqlist. Especifica a lista de atrasos em que os termos MA devem ser adicionados. SAS System for Regression, Third Edition Descrição Aprenda a realizar uma grande variedade de análises de regressão usando o software SAS com este exemplo, orientado para o favorito da SAS Publishing. Com o Sistema SAS para Regressão, Terceira Edição, você aprenderá os conceitos básicos de realização de análises de regressão usando uma grande variedade de modelos, incluindo modelos não-lineares. Outros tópicos incluem a realização de análises de regressão linear usando PROC REG e diagnóstico e fornecimento de remédios para problemas de dados, incluindo outliers e multicolinearidade. Os exemplos apresentam vários procedimentos SAS, incluindo REG, PLOT, GPLOT, NLIN, RSREG, AUTOREG, PRINCOMP e outros. Os autores Rudolf Freund e Ramon Littell fornecem uma útil discussão sobre a teoria, quando necessário. Alguns conhecimentos de regressão e SAS são assumidos. A terceira edição atualizada inclui revisões, material atualizado e novos materiais. Você encontrará informações sobre o uso do software SASINSIGHT, regressão com uma resposta binária com ênfase em PROC LOGISTIC e regressão não paramétrica (suavização) usando médias móveis e PROC LOESS. Além disso, o material atualizado em todo o livro inclui saída de gráficos PROC REG de alta resolução, conjuntos de dados pela opção OUTEST descrita e ilustrada e usando PROC SCORE para prever outro conjunto de dados. Este livro faz parte do programa SAS Press. Impressão impressa ISBN 978-1-58025-725-1 Páginas 264 Substitui Sistema SAS para Regressão, Segunda Edição Recomendado