Einfacher gleitender Durchschnitt - SMA BREAKING DOWN Einfacher gleitender Durchschnitt - SMA Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist anpassbar, indem er für eine unterschiedliche Anzahl von Zeitperioden berechnet werden kann, einfach indem man den Schlusskurs des Wertpapiers für eine Anzahl von Zeitperioden addiert und dann dividiert Diese insgesamt durch die Anzahl der Zeiträume, die den durchschnittlichen Preis der Sicherheit über den Zeitraum gibt. Ein einfacher gleitender Durchschnitt glättet die Volatilität und macht es einfacher, die Preisentwicklung eines Wertpapiers zu sehen. Wenn der einfache gleitende Durchschnitt nach oben zeigt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis steigt. Wenn es nach unten zeigt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis sinkt. Je länger der Zeitrahmen für den gleitenden Durchschnitt, desto glatter der einfache gleitende Durchschnitt. Ein kürzerer bewegter Durchschnitt ist volatiler, aber sein Messwert ist näher an den Quelldaten. Analytische Bedeutung Die gleitenden Durchschnitte sind ein wichtiges analytisches Instrument, um aktuelle Preisentwicklungen und das Potenzial für eine Veränderung eines etablierten Trends zu identifizieren. Die einfachste Form der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnitt in der Analyse ist es, schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit in einem Aufwärtstrend oder Abwärtstrend ist. Ein weiteres populäres, wenn auch etwas komplexeres analytisches Werkzeug, besteht darin, ein Paar einfacher gleitender Durchschnitte mit jeweils unterschiedlichen Zeitrahmen zu vergleichen. Liegt ein kürzerer einfacher gleitender Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt, wird ein Aufwärtstrend erwartet. Auf der anderen Seite signalisiert ein langfristiger Durchschnitt über einem kürzerfristigen Durchschnitt eine Abwärtsbewegung im Trend. Beliebte Trading-Muster Zwei beliebte Trading-Muster, die einfache gleitende Durchschnitte verwenden, schließen das Todeskreuz und ein goldenes Kreuz ein. Ein Todeskreuz tritt auf, wenn die 50-tägige einfache gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird als bärisch signalisiert, dass weitere Verluste auf Lager sind. Das goldene Kreuz tritt auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt über einen langfristigen gleitenden Durchschnitt bricht. Verstärkt durch hohe Handelsvolumina, kann dies signalisieren, weitere Gewinne sind in store. Dependent Observations Das Exponential Smoothing-Tool führt die exponentielle Glättung für die gegebenen Satz oder Mengen von Werten. Es bietet die Wahl von 5 verschiedenen exponentiellen Glättungsmethoden: Einfache Exponentialglättung nach (Hunter, 1968). Einfache Exponentialglättung nach (Roberts, 1959). Holts trendkorrigierte exponentielle Glättung Additiv Holt-Winters exponentielle Glättung Multiplikative Holt-Winters exponentielle Glättung (gelegentlich auch Tripel-Exponentialglättung) Da die Art der verfügbaren Optionen von der Art der exponentiellen Glättung abhängt Können Sie den Typ auf der Eingabeseite auswählen. 8.4.1.1.1. Gemeinsame Optionen des Exponential-Glättungswerkzeugs Geben Sie die Zellen an, die die Datensätze im Eingabebereich enthalten. Der eingegebene Bereich oder Bereiche werden in Datensätze entweder nach Zeilen oder Spalten gruppiert. Wenn Sie Etiketten in der ersten Zelle eines jeden Datensatzes haben, markieren Sie die Option Etiketten. Wenn Sie die Option "Diagramm einschließen" auswählen, erzeugt Gnumeric außerdem ein Diagramm, das sowohl die Daten als auch die entsprechenden geglätteten Werte anzeigt. 8.4.1.1.2. Exponentielle Glättung nach Hunter Jeder Wert in dem geglätteten Satz wird basierend auf der Prognose für den vorherigen Zeitraum vorhergesagt. Die Formel ist in Abbildung 8-35 angegeben. Ist der als Dämpfungsfaktor gegebene Wert. Y t der t-te Wert im ursprünglichen Datensatz und l t der entsprechende geglättete Wert ist. Abbildung 8-35 Exponentielle Glättungsformel nach Hunter Beispielsweise repräsentiert ein Wert zwischen 0,2 und 0,3 20 bis 30 Prozent Fehleranpassung in der vorherigen Prognose. Wenn Sie festlegen möchten, dass das Werkzeug Formul statt Werte in den Ausgabebereich einträgt, können Sie den Dämpfungsfaktor auch nach dem Ausführen des Werkzeugs ändern. Um auch die Standardfehler auszugeben, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Die verwendete Formel ist in Abbildung 8-36 angegeben. Der Nenner kann durch Auswahl des entsprechenden Optionsfelds eingestellt werden. Da es t1 Terme in der Summe des Nenners gibt, bedeutet n1, dass der Nenner t2 sein wird. Abbildung 8-36 Die Standardfehlerformel für exponentielle Glättung nach Hunter Wenn Sie das Kontrollkästchen Diagramm einschließen aktivieren, wird auch ein Liniendiagramm mit den Beobachtungen y t und den vorhergesagten Werten l t erstellt. Beispiel 8-7 Verwenden des Exponentialglättungswerkzeuges Abbildung 8-37 zeigt einige Beispieldaten, Abbildung 8-38 die ausgewählten Optionen und Abbildung 8-39 der entsprechenden Ausgabe. Abbildung 8-37 Einige Beispieldaten für das exponentielle Glättungswerkzeug 8.4.1.1.3. Exponentielle Glättung nach Roberts Die einfache exponentielle Glättungsmethode nach Roberts wird für die Prognose einer Zeitreihe ohne Trend - oder Saisonmuster verwendet, für die sich das Niveau jedoch im Laufe der Zeit langsam ändert. Die vorhergesagten Werte werden gemäß der in Abbildung 8-40 angegebenen Formel berechnet. Ist der als Dämpfungsfaktor gegebene Wert. Yt der t-te Wert in dem ursprünglichen Datensatz und lt der vorhergesagte Wert ist. L 0 ist der vorhergesagte Wert zum Zeitpunkt 0 und muss abgeschätzt werden. Dieses Werkzeug verwendet den Mittelwert der ersten 5 Beobachtungen als Schätzung. Wenn Sie das Werkzeug anstelle von Werten in das Ausgabegebiet eingeben möchten, können Sie den Dämpfungsfaktor und den Schätzwert zum Zeitpunkt 0 nach dem Ausführen des Werkzeugs ändern. Abbildung 8-40 Exponentielle Glättungsformel nach Roberts Um auch die Standardfehler auszugeben, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Die verwendete Formel ist in Abbildung 8-41 angegeben. Der Nenner kann durch Auswahl des entsprechenden Optionsfelds eingestellt werden. Abbildung 8-41 Die Standardfehler-Formel für exponentielle Glättung nach Roberts Wenn Sie das Kontrollkästchen Diagramm einschließen markieren, wird auch ein Liniendiagramm mit den Beobachtungen y t und den vorhergesagten Werten l t erstellt. Beispiel 8-8 Verwendung des exponentiellen Glättungswerkzeuges Abbildung 8-42 zeigt beispielhafte Ausgabe für das exponentielle Glättungswerkzeug nach der Formel nach Roberts. Die Zelle A4 enthält den geschätzten Wert zum Zeitpunkt 0. Wenn Sie angefordert haben Formul anstatt Werte, die in das Blatt eingegeben werden, dann Ändern der Schätzung in A4 undund der Wert für in A2 wird eine sofortige Änderung der vorhergesagten Werte führen. Abbildung 8-42 Exponentieller Glättungsausgang (Roberts) 8.4.1.1.4. Holts Trendkorrigierte exponentielle Glättungspunkte Trendkorrigierte exponentielle Glättung ist geeignet, wenn sowohl der Pegel als auch die Wachstumsrate einer Zeitreihe sich ändern. (Wenn die Zeitreihe eine feste Wachstumsrate aufweist und daher einen linearen Trend aufweist, ist ein lineares Regressionsmodell geeigneter.) Y t ist der wahre Wert zum Zeitpunkt t. L t der geschätzte Pegel zum Zeitpunkt t und b t die geschätzte Wachstumsrate zum Zeitpunkt t ist. Wir verwenden die beiden Glättungsgleichungen in Abbildung 8-43, um unsere Schätzungen zu aktualisieren. Der als Dämpfungsfaktor gegebene Wert ist und der als Wachstumsdämpfungsfaktor gegebene Wert ist. Dieses Werkzeug erhält anfängliche (Zeit 0) Schätzungen für das Niveau und die Wachstumsrate durch Ausführen einer linearen Regression unter Verwendung der ersten 5 Datenwerte. Abbildung 8-43 Formeln von Holts Trendkorrigierte exponentielle Glättung Wenn Sie das Werkzeug anstelle von Werten in den Ausgabebereich eingeben möchten, können Sie die Dämpfungsfaktoren und die geschätzte Höhe und Wachstumsrate zum Zeitpunkt 0 nach der Ausführung ändern das Werkzeug. Um auch die Standardfehler auszugeben, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Die verwendete Formel ist in Abbildung 8-44 angegeben. Der Nenner kann durch Auswahl des entsprechenden Optionsfelds eingestellt werden. Abbildung 8-44 Die Standardfehler Formel für Holts Trendkorrigierte Exponentialglättung Wenn Sie das Kontrollkästchen Diagramm einschließen aktivieren, wird auch ein Liniendiagramm mit den Beobachtungen y t und den geschätzten Pegelwerten l t erstellt. Beispiel 8-9 Verwendung des Exponentialglättungswerkzeuges Abbildung 8-45 zeigt beispielhafte Ausgabe für Holts trendkorrigierte exponentielle Glättung. Die Zelle A4 enthält den geschätzten Wert zum Zeitpunkt 0 und B4 die geschätzte Wachstumsrate zum Zeitpunkt 0. Wenn Sie angefordert haben Formul statt Werte in das Blatt eingegeben, dann ändern die Schätzungen in A4, B4, die Werte für in A2 andor für in B2 führt zu einer sofortigen Änderung der vorhergesagten Werte. Abbildung 8-45 Exponentieller Glättungsausgang (Holts) 8.4.1.1.5. Additives Holt-Winters-Verfahren Die additive Holt-Winters-Methode der exponentiellen Glättung ist geeignet, wenn eine Zeitreihe mit einem linearen Trend ein additives saisonales Muster aufweist, für das sich das Niveau, die Wachstumsrate und das saisonale Muster ändern können. Ein additives saisonales Muster ist ein Muster, in dem die saisonale Variation durch die Addition einer saisonalen Konstante erklärt werden kann (obwohl wir diese Konstante langsam ändern können). Y t ist der wahre Wert zum Zeitpunkt t. L t ist der geschätzte Pegel zum Zeitpunkt t. B t die geschätzte Wachstumsrate zum Zeitpunkt t und s t die geschätzte saisonale Anpassung für die Zeit t ist. Wir verwenden die drei Glättungsgleichungen in Abbildung 8-46, um unsere Schätzungen zu aktualisieren. Ist der als Dämpfungsfaktor gegebene Wert. Ist der Wert, der als Wachstumsdämpfungsfaktor gegeben wird, und ist der Wert, der als saisonaler Dämpfungsfaktor gegeben wird. L ist der Wert, der als Saisonzeit angegeben wird. Wenn Ihre Daten aus monatlichen Werten bestehen, sollte L 12 sein, wenn sie aus vierteljährlichen Werten besteht, dann sollte L 4 sein. Dieses Werkzeug erhält erste (Zeit 0) Schätzungen für das Niveau und die Wachstumsrate durch eine lineare Regression unter Verwendung aller Datenwerte . Es erhält Schätzungen für die saisonalen Anpassungen durch Mittelung der entsprechenden saisonalen Unterschiede von Werten, die durch lineare Regression allein vorhergesagt werden. Abbildung 8-46 Exponentielle Glättungsformeln der Additiv-Holt-Winters-Methode Wenn Sie das Werkzeug anstelle von Werten in das Ausgabegebiet eingeben möchten, können Sie die Dämpfungsfaktoren und alle Schätzungen nach der Ausführung des Werkzeugs ändern. Um auch die Standardfehler auszugeben, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Die verwendete Formel ist in Abbildung 8-47 angegeben. Der Nenner kann durch Auswahl des entsprechenden Optionsfelds eingestellt werden. Abbildung 8-47 Die Standardfehler-Formel der Additiv-Holt-Winters-Methode Wenn Sie das Kontrollkästchen Diagramm einschließen aktivieren, wird auch ein Liniendiagramm mit den Beobachtungen y t und den geschätzten Pegelwerten l t erstellt. Beispiel 8-10 Verwendung des Exponentialglättungswerkzeuges Abbildung 8-48 zeigt die Registerkarte Optionen des Exponentialglättungswerkzeugs für die additive Holt-Winters-Methode. Die Daten werden voraussichtlich eine saisonale Periode von 4 (dies würde zum Beispiel passieren, wenn wir einen Datenwert für jedes Quartal eines Jahres haben). Abbildung 8-49 zeigt das entsprechende Beispiel für die additive Holt-Winters-Methode. Die Zelle C7 enthält den geschätzten Pegel zum Zeitpunkt 0, D7 die geschätzte Wachstumsrate zum Zeitpunkt 0 und E4 bis E7 die anfänglichen saisonalen Anpassungen für jede der 4 Jahreszeiten, die unserem Datenzeitraum vorausgehen. Wenn Sie angefordert haben, Formul statt Werte zu haben, die in das Blatt eingegeben wurden, dann ändern Sie eine dieser Schätzungen, die Werte für in A2, für in B2 andor für in C2 zu einer sofortigen Änderung der Schätzwerte führen. Abbildung 8-48 Exponentialglättungstool-Optionen (Additive Holt-Winters) Abbildung 8-49 Exponentieller Glättungsausgang (Additive Holt-Winters) 8.4.1.1.6. Multiplikative Holt-Winters-Methode Die multiplikative Holt-Winters-Methode der exponentiellen Glättung ist geeignet, wenn eine Zeitreihe mit einem linearen Trend ein multiplikatives saisonales Muster aufweist, für das sich das Niveau, die Wachstumsrate und das saisonale Muster ändern können. Ein multiplikatives saisonales Muster ist ein Muster, in dem die saisonale Variation durch die Multiplikation einer saisonalen Konstante erklärt werden kann (obwohl wir diese Konstante langsam ändern können). Y t ist der wahre Wert zum Zeitpunkt t. L t ist der geschätzte Pegel zum Zeitpunkt t. B t die geschätzte Wachstumsrate zum Zeitpunkt t und s t die geschätzte saisonale Anpassung für die Zeit t ist. Wir verwenden die drei Glättungsgleichungen in Abbildung 8-50, um unsere Schätzungen zu aktualisieren. Ist der als Dämpfungsfaktor gegebene Wert. Ist der Wert, der als Wachstumsdämpfungsfaktor gegeben wird, und ist der Wert, der als saisonaler Dämpfungsfaktor gegeben wird. L ist der Wert, der als Saisonzeit angegeben wird. Wenn Ihre Daten aus monatlichen Werten bestehen, sollte L 12 sein, wenn sie aus vierteljährlichen Werten besteht, dann sollte L 4 sein. Dieses Werkzeug erhält erste (Zeit 0) Schätzungen für das Niveau und die Wachstumsrate durch eine lineare Regression unter Verwendung der Datenwerte Der ersten 4 Saisonzeiten. Es erhält Schätzungen für die saisonalen Anpassungen durch Mittelung der entsprechenden saisonalen Unterschiede von Werten, die durch lineare Regression allein während der ersten 4 Saisonperioden vorhergesagt. Abbildung 8-50 Exponentielle Glättungsformeln der multiplikativen Holt-Winters-Methode Wenn Sie festlegen möchten, dass das Werkzeug Formul statt Werte in den Ausgabebereich einträgt, können Sie die Dämpfungsfaktoren und alle Schätzungen nach dem Ausführen des Tools ändern. Um auch die Standardfehler auszugeben, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Die Formel wird in Abbildung 8-51 angegeben. Der Nenner kann durch Auswahl des entsprechenden Optionsfelds eingestellt werden. Abbildung 8-51 Die Standardfehlerformel der multiplikativen Holt-Winters-Methode Wenn Sie das Kontrollkästchen Diagramm einschließen aktivieren, wird auch ein Liniendiagramm mit den Beobachtungen y t und den geschätzten Pegelwerten l t erstellt. Beispiel 8-11 Verwenden des Exponentialglättungswerkzeuges Abbildung 8-52 zeigt die Beispielausgabe für die multiplikative Holt-Winters-Methode unter der Annahme von 4 Jahreszeiten. Die Zelle C7 enthält den geschätzten Pegel zum Zeitpunkt 0, D7 die geschätzte Wachstumsrate zum Zeitpunkt 0 und E4 bis E7 die anfänglichen saisonalen Anpassungen für jede der 4 Jahreszeiten, die unserem Datenzeitraum vorausgehen. Wenn Sie angefordert haben, Formul statt Werte zu haben, die in das Blatt eingegeben wurden, dann ändern Sie eine dieser Schätzungen, die Werte für in A2, für in B2 andor für in C2 zu einer sofortigen Änderung der Schätzwerte führen. Abbildung 8-52 Exponentieller Glättungsausgang (multiplikative Holt-Winters) 8.4.1.2. Verschieben des mittleren Werkzeugs Abbildung 8-53 Verschieben des mittleren Werkzeugdialogs Verwenden Sie das gleitende Mittel, um die gleitenden Mittelwerte eines oder mehrerer Datensätze zu berechnen. Ein gleitender Durchschnitt liefert nützliche Trendinformationen der Daten, die in einem einfachen Mittel verloren gehen. Darüber hinaus können gleitende Mittelwerte verwendet werden, um zufällige Varianz zu eliminieren. Verwenden Sie dieses Tool beispielsweise, um eine glattere Kurve eines Aktienpreises zu erstellen. Geben Sie die Zellen an, die die Datensätze im Eingabebereich enthalten. Der eingegebene Bereich oder Bereiche werden in Datensätze entweder nach Zeilen oder Spalten gruppiert. Wenn Sie Etiketten in der ersten Zelle eines jeden Datensatzes haben, markieren Sie die Option Etiketten. Wählen Sie die Art des gleitenden Durchschnitts, den Sie berechnen möchten. Das Werkzeug kann 4 Arten von gleitenden Mittelwerten bestimmen: Einfacher gleitender Durchschnitt Kumulativer gleitender Durchschnitt Gewichteter gleitender Durchschnitt Spencer 15 Punkt gleitender Durchschnitt Abbildung 8-54 Gleitender Mittelwert-Dialog: Registerkarte "Optionen" Geben Sie das Intervall für den gleitenden Durchschnitt an. Das Intervall i ist die Anzahl aufeinanderfolgender Werte, die in jedem gleitenden Durchschnitt enthalten sein sollen. Diese Optionen sind nur für die einfachen und gewichteten gleitenden Durchschnitte verfügbar. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler, wenn der Standardfehler ebenfalls berechnet werden soll. Da es keine allgemeine Vereinbarung über den Nenner für den Standardfehler gibt, können Sie das entsprechende Optionsfeld auswählen. Im Fall des einfachen gleitenden Durchschnitts können Sie auch zwischen einem vorherigen gleitenden Durchschnitt und einem zentralen gleitenden Durchschnitt wählen oder sogar einen anderen gewünschten Offset angeben. Vorhergehender gleitender Durchschnitt. Jeder Durchschnitt berücksichtigt die aktuelle Beobachtung und die jüngsten vorherigen Beobachtungen für insgesamt i Beobachtungen. Zentraler gleitender Durchschnitt, wobei i ungerade ist: Jeder Durchschnitt berücksichtigt die aktuelle Beobachtung und die gleiche Anzahl der letzten vorherigen Beobachtungen und die nächsten künftigen Beobachtungen für insgesamt i Beobachtungen. Zentraler gleitender Durchschnitt, wobei i gerade ist: Dies wird nach der in Abbildung 8-55 angegebenen Formel berechnet. A t ist der gleitende Durchschnitt zum Zeitpunkt t und y t die Beobachtung zum Zeitpunkt t. Anderer Versatz. Wenn der Versatz 0 ist, ist dies nur der vorhergehende gleitende Durchschnitt. Andernfalls gibt der Offset die Anzahl der nächsten künftigen Beobachtungen an, die in den Mittelwert einbezogen werden sollen. Entsprechend verringert sich die Zahl der letzten vergangenen Beobachtungen. Abbildung 8-55 Formel für den mittleren gleitenden Durchschnitt mit gleichmäßigem Intervall Die Ergebnisse sind in einer Spalte für jeden Datensatz angegeben (mit einer zweiten Spalte hinzugefügt, wenn Sie die zu berechnenden Standardfehler ausgewählt haben). Jede Zeile repräsentiert den gleitenden Durchschnitt der entsprechenden Zeile oder Spalte im Eingabebereich. Je nach Art des Mittelwerts und des Offsets kann der gleitende Durchschnitt für die ersten Zeilen im Eingabebereich nicht berechnet werden. 8.4.1.2.1. Einfacher gleitender Durchschnitt Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist der ungewichtete Durchschnitt einer Sammlung von Beobachtungen. Welche Beobachtungen enthalten sind, hängt davon ab, ob ein vorheriger oder zentraler gleitender Durchschnitt berechnet wird. 8.4.1.2.2. Kumulierter gleitender Durchschnitt Ein kumulativer gleitender Durchschnitt ist ein vorhergehender gleitender Durchschnitt, in dem der aktuelle und alle vorherigen Beobachtungen enthalten sind. 8.4.1.2.3. Gewichteter gleitender Durchschnitt Ein gewichteter gleitender Durchschnitt mit einem Intervall i ist ein vorangegangener gleitender Durchschnitt, der nach Formel berechnet wird. A t ist der gleitende Durchschnitt zum Zeitpunkt t und y t die Beobachtung zum Zeitpunkt t. Abbildung 8-56 Formel für den gewichteten gleitenden Durchschnitt mit Intervall i 8.4.1.2.4. Spencer 15 Point Moving Average Spencers 15 Punkte gleitenden Durchschnitt ist ein zentraler gleitender Durchschnitt, berechnet nach Formel Abbildung 8-57. A t ist der gleitende Durchschnitt zum Zeitpunkt t und y t die Beobachtung zum Zeitpunkt t. Abbildung 8-57 Formel für Spencer 15 Point Moving Average Das Fourier-Analyse-Tool führt normalerweise eine Fast-Fourier-Transformation durch, um die diskrete Fouriertransformation Fs der gegebenen Sequenz ft der reellen Zahlen gemäß der in Abbildung 8-62 angegebenen Formel zu erhalten. Wählen Sie die Option Inverse, um die inverse diskrete Fourier-Transformation ft der gegebenen Sequenz Fs von reellen Zahlen zu berechnen. Wenn die Anzahl der Terme in der angegebenen Sequenz nicht 2 ist (dh 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, etc.), fügt dieses Tool Nullen an, um eine solche Leistung von 2 zu erreichen. Geben Sie die Zellen an, die die Datensätze im Eingabebereich enthalten. Der eingegebene Bereich oder Bereiche werden nach Zeilen oder Spalten gruppiert. Wenn Sie Etiketten in der ersten Zelle eines jeden Datensatzes haben, markieren Sie die Option Etiketten. Abbildung 8-62 Fourieranalyse-Formeln Bevor Sie die mit diesem Tool erhaltenen Zahlen verwenden, stellen Sie sicher, dass es sich dabei um die richtigen Formeln für Ihre Disziplin handelt. In den physikalischen Wissenschaften tendiert diese Fourier-Transformation dazu, die inverse Fourier-Transformation und umgekehrt zu heißen. Außerdem variiert häufig der Skalierungsfaktor. Zum Beispiel verwendet Mathematica die Begriffe Fourier-Transformation und inverse Fourier-Transformation mit umgekehrter Bedeutung als Gnumeric und verwendet einen Skalierungsfaktor von 1SQRT (N) anstelle von 1N. 8.4.3. Kaplan Meier Schätzungen Tool 8.4.3.1. Die Registerkarte "Eingang" Die Registerkarte "Eingang" in Abbildung 8-63 enthält die Felder, die die für die Kaplan-Meier-Schätzungen zu verwendenden Daten angeben. Die Zeitspalte enthält die Zeiten oder Daten, zu denen die Versuchspersonen starben oder zensiert wurden. Wenn eines der Themen zensiert wurde, wird das Kontrollkästchen "Zensur zulassen" aktiviert und die Zensurspalte enthält Zensurmarken. Zensurmarken sind typischerweise 0s oder 1s. Der Bereich der Zensurmarken oder Etiketten kann mit den verbleibenden zwei Spinboxen eingestellt werden. Abbildung 8-63 Dialogfeld Kaplan-Meier-Tool 8.4.3.2. Register "Gruppen" Wenn die Themen mehreren Gruppen angehören und die Gruppen separat analysiert werden sollen, kann die Registerkarte Gruppen verwendet werden. Abbildung 8-64 Dialogfeld "Kaplan-Meier-Dialogfelder" Die Registerkarte Gruppen können über das Kontrollkästchen Mehrere Gruppen definieren aktiviert werden. Der Gruppenspalteneintrag enthält die Adresse der Spalte, die die Gruppenmitgliedschaft angibt. Gruppen können dann über die Schaltflächen Hinzufügen und Entfernen definiert oder gelöscht werden. 8.4.3.3. Das Register "Optionen" Auf der Registerkarte Optionen des Kaplan-Meier-Tools-Dialogs können verschiedene Optionen des Kaplan-Meier-Tools eingestellt werden. Abbildung 8-65 Kaplan-Meier-Tool Dialogfeld "Optionen" Beispiel 8-13 Verwenden des Kaplan-Meier-Werkzeugs Angenommen, Sie wollen Kaplan-Meier-Schätzungen für die in Abbildung 8-66 angegebenen Werte berechnen. Jede Zeile enthält die Daten für ein Thema. Spalte A enthält die Überlebenszeit, d. h. die Zeit bis zum Tod oder Zensur. Spalte B enthält die Gruppennummer, wir betrachten zwei Gruppen von Themen. Spalte C zeigt an, ob der Betroffene gestorben ist (0) oder wurde zensiert (1). Wir vervollständigen die Felder der Registerkarte Eingang (siehe Abbildung 8-66). Die Zeitspalte ist A2: A21 und die Zensurspalte ist C2: C21. Da wir zwei Gruppen von Themen haben, aktivieren wir auf der Registerkarte "Gruppen" das Kontrollkästchen Mehrere Gruppen definieren und legen zwei Gruppen mit den Kennungen 1 und 2 in Spalte B2: B21: Abbildung 8-67 Kaplan-Meier-Werkzeug Beispiel Gruppe Registerkarte Im Dialogfeld Optionen Alle Kontrollkästchen sind vorgecheckt und wir lassen sie so, um eine maximale Menge an Informationen zu erhalten. Auf der Registerkarte Ausgabe wählen wir, wo die Ausgabe platziert werden soll. Für die Zwecke dieses Beispiels behalten wir das Ziel "Neues Blatt" bei. Nach dem Klicken auf OK erhalten wir die Ausgabe in Abbildung 8-68. Beachten Sie, dass die Grafik zunächst immer auf dem numerischen Ergebnis steht und für den Screenshot verschoben wurde. B1: F17 zeigt die Ergebnisse der ersten Gruppe, G1 bis K17 die Ergebnisse der zweiten Gruppe. Die Grafik zeigt die Kaplan-Meier-Überlebenskurven für beide Gruppen. M4: N7 zeigt das Ergebnis des Mantel-Haenszel Log-Rank Tests. In diesem Fall ist der p-Wert größer als 0,3 und wir würden die Null-Hypothese nicht zurückweisen. Es gibt keine Hinweise darauf, dass die Überlebenszeiten unterschiedlich sind. Abbildung 8-68 Kaplan-Meier-Tool Beispiel OutputGnumeric 1.9.3 aka quotTBDquot ist nun verfügbar. Das Gnumeric Team freut sich über die Verfügbarkeit der Gnumeric Version 1.9.3. Diese Version ist ein Entwicklungs-Release mit vielen Bugfixes. Wir haben die Anzahl der offenen Bugs unter 450 zurückgeführt. (Es war weit über 500 vor ein paar Monaten.) Während 450 noch viele offene Bug-Reports sind, sollte erwähnt werden, dass etwa 220 als Erweiterungs-Requests eingestuft werden. Diese Version erfordert die gleichzeitig freigegebene goffice 0.7.2. Wir empfehlen auch das neue libgsf 1.4.10. Andreas Nicht verborgene Blätter drucken. Bug 525368. Drucken wysiwyg. Fehler 153578. Fix Spaltenreihenfolge in Analyse-Tools. Bug 516052. Machen Sie das Paar t-Test-Analyse-Tool verwenden nur vollständige Paare. 531852. Regressionstool verbessern. Fixe Zeile Höhe und Spalte Breite Dialoge Bug 360873. Dont Kraft Text Export von leeren Blättern Bug 521726. Standardmäßig sollten Zellen mit Hyperlinks nicht leer sein. Bug 152617. Beheben Sie Befehlsnamen für Hyperlinkzusätze. Histogramm-Tool verbessern Bug 385458 Bug 552161. Machen externe Hyperlinks zu arbeiten. Bug 535015. Machen Sie mehr Dialogtasten gehorchen no-icon-Anforderung. Bug 302883. Fixieren und verbessern Sie das Stichprobenwerkzeug. Bug 552975. Verbessern Sie gleitende Durchschnitte Werkzeug. Bug 527489. Addieren Sie gewichtete und kumulative gleitende Mittelwerte. Hinzufügen Spencers 15-Punkt gleitenden Durchschnitt. Fixieren und verbessern Sie das exponentielle Glättungswerkzeug. Bug 553267. Added Holts Trend korrigiert exponentielle Glättung. Bug 385467. Additive Holt-Winters exponentielle Glättung. Szenario Bericht Verschiebung. Bug 554591. Addiert multiplikative Holt-Winters exponentielle Glättung. Kleine Bugs beheben. Fehler 554818 Fehler 553342. Aktualisieren Sie einige der Analysetools-Dokumentation. Werkzeug für nicht numerische Häufigkeitstabellen hinzufügen. Bug 134166. Fügen Sie grundlegende Kaplan-Meier Estimates Tool. Bug 453765. Fehlerbehebung im Funktionswähler. Bug 556718. Löschen des Zellenüberschreibungsdialogs. Bug 556773. Jean Fix Druck von gedrehten Text. Fehler 539734. Leckage im Histogramm-Werkzeug beheben. Bug 552596. Fixieren Sie die horizontale Position der Bogenobjekte im Druck. Bug 554993. Reimplementiert die Goffice-Komponente. Jody Verlängern ssgrep auf VBA zu suchen. Spaltenbreite verdoppeln im Anzeigeformelmodus. Fix OO. o Stil importieren. Bug 553506. Stützen Sie XLSX themed Farben. Bug 555687. Wiederherstellen der undokumentierten Magie für feste Füllungen in XLSX-Bedingungen. Umgehen der gtk-Verhaltensänderung in der IMContext-Initialisierung. XLS. Unterstützen anachronistische objs in neueren Versionen. Bug 546887. WIN32. Fixes erstellen. WIN32. Fix Dezimal-Tastatur-Zeichen. Bug 555522. J. H.M. Dassen (Ray) Verstehen und ignorieren Byte-Reihenfolge-Marker für CSVstf Sondieren und Importieren. Bug 549743. Morten Fix Anzeige von Array Formeln. Bug 550902. Fix off-by-one für randomlandau. Fehlerprüfung beim Drucken in Datei beheben. SUMIF Absturz beheben. Bug 552006. NETWORKDAYS Problem beheben. Bug 553047. Bringen Sie SUMX2MY2, SUMX2PY2 und SUMXMY2 ins 21. Jahrhundert. Bug 554040. Fix XIRR Problem mit fehlenden Daten. Bug 554732. Wechseln Sie zur LINGUAS-Datei. Bug 554348. Beheben Sie Probleme beim Speichern undefinierter Namen. Bug 554325. Fix Parser Absturz. Teil von Bug 552750. Fix Zwischenablage Leck. Fix lesen magische Version des alten Dateiformats. Bug 555933. Nakai Perl-Plugin wieder aktivieren. Bug 553939. Goffice 0.7.2 aka quotTBDquot ist jetzt verfügbar. Hib Eris Fix Crash in gohelpdisplay, wenn nicht gnome Anwendungen verwenden goffice mit gnome. Bug 551128 Jean Implementieren Sie Wahrscheinlichkeitsdiagramme für einige gemeinsame Verteilungen. Fehler 500168. Fix ungültiges Schreiben in gogprobabilityplotseriesupdate. Bug 555161. Fix Null Zeiger Crash in gogcontourviewrender. Bug 555757. Jody Patch foocanvas zu umgehen Verhaltensänderung in gtk 2.14. Morten Fix gourlresolverelative. Bug 550898. Libgsf 1,4.10 aka quotTBDquot ist ab sofort verfügbar. Jody Patch einige Coverity-Probleme 189, 250, 251 Morten Arbeit rund um sshfs Bug. Bug 509883. Unterstützung tar Archive. Verbessern Sie gsf Unterstützung für gebrochene Archive. Bug 553861. Vermeiden Sie eine kritische für schlechte ole2. Bug 554848. Verfügbarkeit
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