اختبار محصلتها من بين المعاملات في و الحسابية - الفوركس

ري: ست: اختبارات على مبالغ من المعاملات مون، 5 يوليو 2004 17:44:30 -0400 اختبارات مبالغ من المعاملات من الانحدار بطريقة مرنة، العامة. وكمثال على ذلك، لدي عدد كبير من الانحدارات من الشكل حيث x هو طويلة (ومتفاوتة عبر الانحدار مواصفات) قائمة ريجريسورس. أريد اختبار الفرضية الصفرية أن مجموع المتغيرات x في كل انحدار هو صفر. من الناحية المثالية، أنا أبحث عن امتداد ل - testparm-، مثل التي - على غرار الطريقة - المساواة - الخيار تعديل نول ل - testparm - لاختبار المساواة المشتركة - سيعود إحصائية اختبار ل باطلة أن مجموع المتغيرات في فارليست x هي صفر. (لقد نظرت إلى كود quottestparm. adoquot لمعرفة ما إذا كان يمكن أن تجعل إضافة نفسي، ولكن التغييرات هي أبعد من بلدي مهارات البرمجة ستاتا هزيلة. (لقد قضيت أيام فقط في محاولة لمعرفة كيفية تحديد بشكل متكرر وحدات الماكرو المحلية في الحلقات). الإجابة على السؤال الخاص بي (بعد تمزيق بعض الشعر أكثر أولا)، التالية - في نهاية المطاف بسيطة جدا - رمز يبدو أن تفعل خدعة. التحسينات أو البدائل هي موضع ترحيب. الاختبارات المحلية كوت .0 كوت. فورش فار من فارليست x المحلية تيست تيستسوم 0 تيست تيستسوم 0 نأمل أن يجد شخص آخر هذا مفيدا. ملاحظة: ستقوم مجموعة الاستشارات الإحصائية إدر بترحيل الموقع إلى كمبورد وردس في فبراير لتسهيل الصيانة وإنشاء محتوى جديد، وستتم إزالة بعض صفحاتنا القديمة أو في الأرشيف بحيث لا يتم الحفاظ عليها، وسنحاول الحفاظ على عمليات إعادة التوجيه بحيث تستمر عناوين ورل القديمة في العمل بأفضل ما يمكن. مرحبا بكم في معهد البحوث والتعليم الرقمي مساعدة مجموعة ستات الاستشارية من خلال إعطاء هدية ستاتا أسئلة وأجوبة كيف يمكنني مقارنة معاملات الانحدار عبر 3 (أو أكثر) مجموعات في بعض الأحيان قد يتنبأ البحث الخاص بك أن حجم معامل الانحدار قد تختلف عبر مجموعات. على سبيل المثال، قد تعتقد أن معامل الانحدار للوزن المتوقع للارتفاع يختلف عبر 3 فئات عمرية (الشباب، متوسط ​​العمر، كبار السن). أدناه، لدينا ملف بيانات مع 10 الشباب خيالية، 10 الناس في منتصف العمر خيالية، و 10 من كبار السن الخيالية، جنبا إلى جنب مع ارتفاعها في بوصة ووزنها بالجنيه. ويشير العمر المتغير إلى الفئة العمرية وهي مشفرة 1 للشباب، و 2 في منتصف العمر، و 3 لكبار السن. نقوم بتحليل بياناتهم بشكل منفصل باستخدام الأمر ريجرس أدناه بعد الفرز الأول حسب العمر. وتظهر تقديرات المعامل (معاملات) للشباب والسن المتوسطة وكبار السن أدناه، ويبدو أن النتائج تشير إلى أن الارتفاع هو مؤشر أقوى للوزن لكبار السن (3.18) مقارنة مع منتصف العمر (2.09). ويبدو أن النتائج تشير أيضا إلى أن الارتفاع لا يتنبأ بالوزن على نحو قوي بالنسبة للشباب (-37) كما في منتصف العمر وكبار السن. ومع ذلك، نحن بحاجة إلى إجراء اختبارات ذات أهمية محددة لتكون قادرة على تقديم المطالبات حول الاختلافات بين هذه المعاملات الانحدار. يمكننا مقارنة معاملات الانحدار بين هذه الفئات العمرية الثلاث لاختبار الفرضية الباطلة حيث B 1 هو الانحدار للشباب، B 2 هو الانحدار في منتصف العمر، و B 3 هو الانحدار لكبار السن من المواطنين. ولتحقيق هذا التحليل، سنقوم أولا بعمل متغير وهمية يدعى العمر 1 الذي يتم ترميزه 1 إذا كان الشباب (العمر 1)، 0 خلاف ذلك، والعمر 2 الذي يتم ترميزه إذا كان متوسط ​​العمر (العمر 2)، 0 خلاف ذلك. ونحن أيضا إنشاء age1ht هذا هو ارتفاع العمر 1 مرات. و age2ht هذا هو age2 مرات الارتفاع. يمكننا الآن استخدام سن 1 الطول 2. age1ht و age2ht كمنبؤات في معادلة الانحدار في قيادة التراجع أدناه. وسوف يتبع الأمر ريجريس الأمر: الذي يختبر فرضية فارغة: هذا الاختبار سوف يكون 2 دف لأنه يقارن 3 معاملات الانحدار. ويبين التحليل أدناه أن الفرضية الصفرية يمكن رفضها (F17.29، p 0.0000). وهذا يعني أن معاملات الانحدار بين الطول والوزن تختلف بالفعل اختلافا كبيرا عبر الفئات العمرية الثلاث (الشباب، والمتوسطة، وكبار السن). لاحظ أننا قمنا ببناء جميع المتغيرات يدويا لتوضيح ما يمثله كل متغير. ومع ذلك، في يوم لاستخدام اليوم، وربما كنت أكثر احتمالا لاستخدام البادئة الحادي عشر لتوليد المتغيرات وهمية والتفاعلات بالنسبة لك. على سبيل المثال، ومع ذلك، قد ترى أنه في هذا المثال المجموعة العمرية الأولى هي المجموعة المحذوفة، حيث كانت المجموعة الثالثة سابقا المجموعة المحذوفة. يمكننا استخدام الأمر شار (الموضح أدناه) للإشارة إلى أننا نريد أن تكون المجموعة الثالثة المجموعة المحذوفة ثم قم بتشغيل التحليل مرة أخرى. محتوى هذا الموقع لا ينبغي أن يفسر على أنه تأييد لأي موقع ويب معين، كتاب، أو منتج البرمجيات من قبل جامعة كاليفورنيا.