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Um método simples e geral para preencher os dados em falta, se tiver execuções de dados completos, é usar a regressão linear. Digamos que você tem 1000 execuções de 5 em uma linha com nenhuma falta. Configurar o vetor 1000 x 1 y e 1000 x 4 matriz X: regressão lhe dará 4 números a b c d que dão uma melhor correspondência para suas 1000 linhas de dados mdash dados diferentes, diferentes a b c d. Então você usa estas a b c d para estimar (prever, interpolar) wt0 ​​ausente. (Para os pesos humanos, eu esperava que abcd fosse em torno de 14.) (Há centenas de livros e artigos sobre regressão, em todos os níveis. Para a conexão com interpolação, porém, eu não sei de uma boa introdução ninguém) Stata: Data Análise e Software Estatístico Nicholas J. Cox, Universidade de Durham, Reino Unido Christopher Baum, Faculdade de Boston egen, ma () e suas limitações Statarsquos comando mais óbvio para calcular médias móveis é a função ma () de egen. Dada uma expressão, cria uma média móvel - period dessa

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Médias móveis Uma média móvel é um dos mais flexíveis, bem como mais comumente utilizados indicadores de análise técnica. É altamente popular entre os comerciantes, principalmente por causa de sua simplicidade. Ele funciona melhor em um ambiente de tendências. Introdução Na estatística, uma média móvel é simplesmente uma média de um determinado conjunto de dados. Em caso de análise técnica, esses dados são, na maioria dos casos, representados pelos preços de fechamento das ações para os dias específicos. No entanto, alguns comerciantes também usam médias separadas para mínimos e máximos diários ou até mesmo uma média de valores de ponto médio (que calculam somando o mínimo e máximo diário e dividindo por dois). No entanto, você pode construir uma média móvel também em um período de tempo mais curto, por exemplo, usando dados diários ou de minutos. Por exemplo, se você quiser fazer uma média móvel de 10 dias, basta somar todos os preços de fechamento nos últimos 10 dias e depois dividi-

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