時系列変換関数

「差分」。系列内の連続した値間の非季節差分。次数は、差分の計算に使用される、前の値の数です。差分の各次数に対して観測値が 1 つ失われるので、システム欠損値が系列の先頭に現れます。例えば、差分次数が 2 の場合、最初の 2 つのケースが新規の変数に対してシステム欠損値を持つことになります。

季節差分。一定スパン離れた系列値間の差分。スパンは、現在定義されている周期に基づいています。季節差分を計算するには、周期成分 (年間の月数など) を含む定義済みの日付変数 (「データ」メニューの「日付の定義」) がなければなりません。 次数は、差分の計算に使用される季節期間の数です 系列の先頭にシステム欠損値を持つケースの数は、周期値に次数を乗算した値と等しくなります。 例えば、現在の周期値が 12 で、次数が 2 の場合、最初の 24 個のケースが新規の変数に対するシステム欠損値を持つことになります。

中心化移動平均。現在値を含む、現在値の周囲にある系列値のスパンの平均値。スパンは、平均値の計算に使用される系列値の数です。スパンが偶数の場合、移動平均は、非中心化平均値の各ペアを平均化することにより計算されます。スパン n の系列の先頭および末尾にシステム欠損値を持つケースの数は、スパン値が偶数の場合は n を 2 で割った値、スパン値が奇数の場合は (n–1) を 2 で割った値と等しくなります。例えば、スパンが 5 の場合、その系列の先頭および末尾にシステム欠損値を持つケースの数は 2 です。

先行移動平均。現在値に先行する系列値のスパンの平均値。 スパンは、平均値の計算に使用される先行系列値の数です。系列の先頭にシステム欠損値を持つケースの数は、スパン値と等しくなります。

移動中央値。現在値を含む、現在値の周囲にある系列値のスパンの中央値。スパンは、中央値の計算に使用される系列値の数です。スパンが偶数の場合、中央値は、非中心化中央値の各ペアを平均化することにより計算されます。スパン n の系列の先頭および末尾にシステム欠損値を持つケースの数は、スパン値が偶数の場合は n を 2 で割った値、スパン値が奇数の場合は (n–1) を 2 で割った値と等しくなります。例えば、スパンが 5 の場合、その系列の先頭および末尾にシステム欠損値を持つケースの数は 2 です。

累積合計。現在値を含む、現在値までの系列値の累積合計。

ラグ。指定したラグ次数に基づく前のケースの値。次数は、値の取得元である現在のケースの前のケースの数です。系列の先頭にシステム欠損値を持つケースの数は、次数値と等しくなります。

リード。指定したリード次数に基づく、以降のケースの値。次数は、値の取得元である現在のケースの後のケースの数です。系列の末尾にシステム欠損値を持つケースの数は、次数値と等しくなります。

平滑化。複合データ平滑化に基づく新規の系列値。平滑化は、移動中央値 2 により中央値化される移動中央値 4 で始まります。次に、移動中央値 5、移動中央値 3、および移動加重平均を適用することにより、これらの値を再び平滑化します。残差は、元の系列から平滑化系列を減算することにより計算されます。次に、計算結果の残差に対してこのプロセス全体が繰り返されます。最後に、平滑化残差は、上記のプロセスを通して最初に得られた平滑化値を減算することにより計算されます。これは T4253H 平滑化とも呼ばれます。