Análise de quartil em stata forex

AVISO: O grupo de consultoria estatística IDRE estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar a manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital Ajudar o Grupo de Consultoria de Estatística, dando um presente. Estatística descritiva do Stata Anotada usando o comando de resumo. Esta página mostra um exemplo de obtenção de estatísticas descritivas usando o comando de resumo com notas de rodapé explicando o resultado. No primeiro exemplo, obtemos as estatísticas descritivas para uma variável de (simbólica) chamada fêmea. Esta variável é codificada 1 se o aluno for feminino e 0 caso contrário. No segundo exemplo, obtemos as estatísticas descritivas para uma variável contínua chamada escrever. Qual foi a pontuação que os alunos receberam em um teste de escrita. Usamos a opção de detalhes para obter informações adicionais, incluindo percentis, skewness e curtose. Você não precisa usar a opção de detalhes com todas as variáveis ​​contínuas. uma. Variável - Esta coluna indica qual variável está sendo descrita. Você pode listar mais de uma variável após o comando de resumo quando você faz, você verá cada variável em sua própria linha da saída. B. Obs - Esta coluna informa o número de observações (ou casos) que foram válidas (ou seja, não faltam) para essa variável. Se você tivesse 200 observações em seu conjunto de dados, mas você tinha 10 valores faltantes para a variável feminina, então o número dessa coluna seria 190. c. Média - Esta é a média da variável. Nesse caso, nossa variável feminina varia de 0 a 1 (os valores mínimo e máximo), de modo que a média é na verdade a proporção de observações codificadas como 1. d. Std. Dev. - Este é o desvio padrão da variável. Isso fornece informações sobre a disseminação da distribuição da variável. E. 1 - Este é o primeiro percentil. Os percentis são calculados ordenando os valores de uma variável do menor para o mais alto e, em seguida, encontrando o valor que corresponde a qualquer porcentagem em que você esteja interessado, neste caso. 1. Portanto, 1 dos valores da variável escrever são iguais ou Menos de 31. f. 25 - Este é o percentil 25, também conhecido como o primeiro quartil. G. 50 - Este é o percentil 50, também conhecido como a mediana. Se você classificar os valores da variável de menor para o mais alto, a mediana seria o valor exatamente no meio. Em outras palavras, metade dos valores ficaria abaixo da mediana, e metade ficaria acima. Esta é uma boa medida de tendência central se a variável tiver outliers. H. 75 - Este é o 75º percentil, também conhecido como o terceiro quartil. Eu. Menor: esta é uma lista dos quatro valores mais baixos da variável. Neste exemplo, os quatro valores mais pequenos são todos 31. j. Maior - Esta é uma lista dos quatro maiores valores da variável. Neste exemplo, os quatro maiores valores são todos 67. b. Obs - Esta coluna informa o número de observações (ou casos) que foram válidas (ou seja, não faltam) para essa variável. Se você tivesse 200 observações em seu conjunto de dados, mas você tinha 10 valores faltantes para a variável feminina, então o número dessa coluna seria 190. k. Soma de Wgt. - Esta é a soma dos pesos. Em Stata, você pode usar diferentes tipos de pesos em seus dados. Por padrão, cada caso (ou seja, assunto) recebe um peso de 1. Quando esse padrão é usado, a soma dos pesos será igual ao número de observações. C. Média - Esta é a média aritmética nas observações. É a medida mais utilizada da tendência central. É comumente chamado de média. A média é sensível a valores extremamente grandes ou pequenos. D. Std. Dev. - Este é o desvio padrão da variável. Isso fornece informações sobre a disseminação da distribuição da variável. eu. Variância - Este é o desvio padrão quadrado (ou seja, elevado para a segunda potência). É também uma medida de disseminação da distribuição. M. Skewness - Skewness mede o grau e a direção da assimetria. Uma distribuição simétrica, como uma distribuição normal, tem uma afinidade de 0, e uma distribuição que está inclinada para a esquerda, e. Quando a média é menor que a mediana, tem uma negatividade negativa. N. Kurtosis - Kurtosis é uma medida do peso das caudas de uma distribuição. Uma distribuição normal tem uma curtose de 3. As distribuições de cauda pesada terão uma curste maior que 3 e as distribuições ligeiras terão uma curta cursite inferior a 3. (Por favor, note que há mais de uma maneira de calcular a curtosis, por favor, veja nossas FAQ Obter valores diferentes de Kurtosis em SAS, Stata e SPSS O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade da Califórnia. Tenho dados sobre uma variável dependente y e Uma explicativa, x, e quer descobrir se existe uma relação não-linear entre teses executando regressões onde os dados são divididos em quartis do valor mais baixo para o mais alto de x. Então, por exemplo, qual é a inclinação de X quando x está no primeiro quartil, diga entre 0 e 4 em comparação com quando no segundo, digamos entre 4 e 10 Estou confuso sobre como realizar isso em Stata. Qualquer ajuda seria muito apreciada Agradecemos antecipadamente Esta é uma questão altamente problemática Stati Prática stica. Além de reduzir o poder, ele realmente assume uma relação muito estranha entre X e Y. Suponha que X foi linearmente relacionado a Y e que X não tenha uma distribuição uniforme. A abordagem proposta apresentaria uma relação não-linear. Não faz sentido que X se relacione com Y pela forma da distribuição marginal de X. Uma melhor abordagem seria encaixar uma spline de regressão no X original. Você também está assumindo que mudanças de inclinação ocorrem em certos percentis de X que É difícil de acreditar. Respondeu 20 de agosto às 19:39