Tuesday 28 November 2017

Standardize data in stata forex


Actualmente, a função oficialmente escrita egen std () não suporta operações por. Eu não posso identificar uma razão estatística ou computacional para isso, mas é bem documentada. (Por que você precisa de sorte para ultrapassar uma limitação documentada Eu não entendo.) Em princípio, qualquer usuário poderia escrever sua própria função egen para apoiar o que você quer ser implementado em uma chamada de uma linha. Na prática, ninguém parece incomodado o suficiente para escrevê-lo, dado o trabalho fácil em torno de que você usou. Na prática, essas coisas são escritas quando alguém fica irritado com a necessidade de digitar três linhas de código repetidamente. Uma razão muito mais positiva por que o código que você cita é útil é que, estatisticamente, você normalmente deve manter um controle de médias e desvios padrão de qualquer maneira. Respondeu Jan 14 15 at 18:28 Stata doesnt tê-lo, mas você pode muito facilmente fazê-lo sozinho. E aqui está como: 1- A dica é que você não pode padronizar por grupo, mas você pode ter média e desvios padrão por grupo. Assim, (a) tomar a média por grupo, (b) tomar o desvio padrão por grupo e, finalmente, (c) variável padronizada (thevar-meanofthevar) / stdofthevar 2- Exemplo: assim, permite padronizar vendas variáveis ​​por empresa. Heres como o código funciona: Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa Digital e Educação Stata FAQ Como eu padronizar variáveis ​​em Stata Uma variável padronizada (às vezes chamado z-score ou uma pontuação padrão) é uma variável que foi reescalado para ter uma média De zero e um desvio padrão de um. Para uma variável padronizada, o valor de cada caso na variável padronizada indica sua diferença com a média da variável original em número de desvios-padrão (da variável original). Por exemplo, um valor de 0,5 indica que o valor para esse caso é metade de um desvio padrão acima da média, enquanto um valor de -2 indica que um caso tem um valor dois desvios-padrão inferiores à média. As variáveis ​​são padronizadas por uma variedade de razões, por exemplo, para garantir que todas as variáveis ​​contribuam uniformemente para uma escala quando os itens são adicionados em conjunto, ou para facilitar a interpretação dos resultados de uma regressão ou outra análise. Padronizar uma variável é um procedimento relativamente simples. Primeiro, a média é subtraída do valor para cada caso, resultando em uma média de zero. Em seguida, a diferença entre a pontuação dos indivíduos ea média é dividida pelo desvio padrão, o que resulta em um desvio padrão de um. Se começarmos com uma variável x. E gerar uma variável x. O processo é: Onde m é a média de x. E sd é o desvio padrão de x. Para ilustrar o processo de padronização, usaremos o conjunto de dados High School e Beyond (hsb2). Vamos criar versões padronizadas de três variáveis, matemática. Ciência . E socst. Essas variáveis ​​contêm pontuações de alunos em testes de conhecimento de matemática (matemática), ciência (ciência), estudos sociais (socst). Primeiro, usaremos o comando sumário (abreviado como soma abaixo) para obter a média eo desvio padrão para cada variável. A média de matemática é 52.645, e seu desvio padrão é 9.368448. Com base nessas informações, podemos gerar uma versão padronizada da matemática chamada z1math. O código abaixo faz isso com o comando generate (abreviado para gen), então usa resume para confirmar que a média de z1math é muito próxima de zero (devido ao erro de arredondamento, a média de uma variável padronizada raramente será exatamente 0), e O desvio padrão é um. Abaixo fazemos o mesmo para a ciência e para o soc. Criando duas novas variáveis, z1science e z1socst. Utilizando os respectivos meios e desvios-padrão retirados da primeira tabela de estatísticas resumidas. A tabela de estatísticas resumidas mostrada a seguir demonstra que ambas as variáveis ​​são de fato padronizadas. Padronizar variáveis ​​não é difícil, mas para tornar esse processo mais fácil, e menos propenso a erros, você pode usar o comando egen para fazer variáveis ​​padronizadas. Os comandos abaixo padronizam os valores de matemática. Ciência . E socst. Criando três novas variáveis, z2math. Z2science. E z2socst. Novamente, podemos olhar para uma tabela de estatísticas resumidas para confirmar que essas variáveis ​​são padronizadas. Observe que os meios não são exatamente zero, nem correspondem aos meios do conjunto de variáveis ​​padronizadas criadas acima usando o comando generate. Em ambos os casos, isso se deve a um erro de arredondamento muito pequeno. 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