Tämä tietorakenne on varsin käyttökelvoton. Olettaen, että tunnisteen tunnus on muotoiltu uudelleen. esim. Sitten liikkuva keskiarvo on helppoa. Käytä tssmooth tai vain tuottaa. esim. Enemmän tietoa siitä, miksi tietorakenne on varsin kelpaamaton: Ei vain liikkuvan keskiarvon laskentaan tarvitsevat silmukan (ei välttämättä esim. Egen), mutta luotaisiin useita uusia ylimääräisiä muuttujia. Käyttämällä niitä kaikissa myöhemmissä analyyseissä olisi jonkin verran hankalia ja mahdotonta. EDIT Ill antaa näytteen silmukka, mutta ei siirry minun näkemykseni, että se on huono tekniikka. En näe syytä nimeämiskokoukselle, jossa P1947 on keskiarvo 1943-1945, oletan, että vain typo. Oletetaan, että meillä on tietoja 1913-2012. Kolmen vuoden ajan menetämme yhden vuoden kummassakin päässä. Tämä voitaisiin kirjoittaa suppeammin, makrojen makrojen ryntäämällä. Erilaisten painojen käyttö on helppoa, kuten yllä. Ainoa syy käyttää egen on se, että se ei anna periksi, jos on viitteitä, jotka edellä mainitut tekevät. Täydellisyyteen liittyen huomaa, että on helppo käsitellä tehtäviä ilman, että turvaudutaan egeniin. ja nimittäjä Jos kaikki arvot puuttuvat, tämä pienenee arvoon 00 tai puuttuu. Muussa tapauksessa mikäli jokin arvo puuttuu, lisäämme 0 nimittäjään ja 0 nimittäjään, joka on sama kuin sivuuttaminen. Luonnollisesti koodi on siedettävä, kuten edellä 3 vuoden keskiarvoissa, mutta joko tässä tapauksessa tai keskimäärin yli vuosien ajan, korvaamme yllä olevat rivit silmukalla, joka on mitä egen does. Stata: Tietojen analysointi ja tilastollinen ohjelmisto Nicholas J Cox, Durham University, Yhdistynyt kuningaskunta Christopher Baum, Boston College egen, ma () ja sen rajoitukset Statarsquos ilmeisin komento laskettaessa liikkuvia keskiarvoja on ma () toiminto egen. Kun otetaan huomioon lauseke, se luo kyseisen ilmentymän ajan liukuva keskiarvo. Oletuksena oletetaan, että 3. on oltava outoa. Kuitenkin, manuaalinen merkintä tarkoittaa, egen, ma () ei voi yhdistää varlist:. ja tästä syystä sitä ei voida soveltaa paneelitietoihin. Joka tapauksessa se on erikseen kirjoitettujen aikasarjojen käskyjen joukosta, katso aikasarjoja yksityiskohtia varten. Vaihtoehtoiset lähestymistavat Paneelitietojen liukuvien keskiarvojen laskemiseksi on olemassa ainakin kaksi vaihtoehtoa. Molemmat riippuvat siitä, että tietojoukko on ollut etukäteen. Tämä on erittäin hyödyllistä: ei pelkästään voi säästää itseäsi toistuvasti määrittämällä paneeli-muuttujaa ja aikamuuttujaa, mutta Stata käyttäytyy älykkäästi, koska tiedot ovat puutteellisia. 1. Kirjoita oma määritelmä käyttämällä generoi aikasarjan operaattoreita, kuten L. ja F.. anna liikkuvan keskiarvon määritelmä argumenttina generoidulle lausekkeelle. Jos teet näin, et luonnollisestikaan ole rajoitettu painotettujen (painottamattomien) keskitettyjen liikkuvien keskiarvojen avulla, jotka lasketaan egen, ma (): lla. Esimerkiksi painotetut kolmi - jaksoiset liikkuvat keskiarvot annettaisiin ja joitakin painoja voidaan helposti määrittää: Voit tietenkin määritellä esimerkiksi lokin (myvar) ilmaisun muuttujan nimen sijasta, kuten myvaria. Yksi suuri etu tästä lähestymistavasta on se, että Stata tekee automaattisesti paneelitietojen oikean asian: paneeliin kehittyy johtava ja jäljelle jäävä arvo, samoin kuin logiikka määrää niiden olevan. Merkittävin haitta on se, että komentorivi voi olla melko pitkä, jos liikkuva keskiarvo sisältää useita termejä. Toinen esimerkki on yksipuolinen liikkuva keskiarvo, joka perustuu vain aiempiin arvoihin. Tämä voisi olla hyödyllistä sopeutumiskyvyn luomiseksi siitä, mitä muuttuja perustuu pelkästään tähänastisiin tietoihin: mitä kukaan voisi ennustaa nykyisestä ajasta neljän viimeisen arvosanan perusteella käyttäen kiinteää painotusohjelmaa (A 4-jakson viive voi olla varsinkin yleisesti neljännesvuosittain.) 2. Käytä egen, suodattaa () SSC: stä Käytä käyttäjän kirjoittamaa egenfunktiosuodinta () SSN: n egenmore-paketista. Stata 7: ssä (päivitetty 14.11.2001 jälkeen) voit asentaa tämän paketin, jonka jälkeen ohje auttaa lisäämään suodattimen yksityiskohtia (). Edellä olevat kaksi esimerkkiä saatetaan tehdä (Tässä vertailussa syntyy lähestymistapa ehkä läpinäkyvämmäksi, mutta näemme esimerkin vastakkaisesta hetkestä.) Viitteet ovat numlistejä. johdot ovat negatiivisia viiveitä: tässä tapauksessa -11 laajenee -1 0 1 tai lyijy 1, viive 0, viive 1. Kertoimet, toinen numlinen, kertovat vastaavia viivästyneitä tai johtavia kohteita: tässä tapauksessa nämä kohteet ovat F1.myvar . myvar ja L1.myvar. Normalisointivaihtoehtona on kunkin kertoimen skaalaaminen kertoimien summalla niin, että coef (11) normalisointi vastaa kertoimia 13 13 13 ja coef (1 2 1) normalisointi vastaa kertoimia 14 12 14 Sinun on määritettävä paitsi viiveet myös kertoimet. Koska egen, ma () antaa yhtä painotetun tapauksen, tärkein syy egen, filter (): n kannalta on tukea epätasaisesti painotettua tapausta, jolle sinun on määritettävä kertoimet. Voidaan myös sanoa, että velvoittamalla käyttäjät määrittämään kertoimet on hieman ylimääräinen painostus heille miettimään mitä kertoimet he haluavat. Yhtä painojen tärkein perustelu on, arvatkaamme, yksinkertaisuus, mutta samansuuruiset painot ovat kovaa taajuusalueen ominaisuuksia, vain yksi huomio. Kolmas edellä oleva esimerkki voi olla joko jokin, joka on melkein monimutkainen kuin generoiva lähestymistapa. On olemassa tapauksia, joissa egen, suodatin () antaa yksinkertaisemman koostumuksen kuin tuottaa. Jos haluat yhdeksän aikavälin binomisuodattimen, jonka climatologit pitävät hyödyllisiksi, niin näyttää ehkä vähemmän kauhealta ja helpommin päästä oikealle kuin, samoin kuin generoidun lähestymistavan, egen, suodatin () toimii oikein paneelitietojen kanssa. Itse asiassa, kuten yllä on todettu, se riippuu siitä, että tietokokoelma on ollut etukäteen. Graafinen kärki Kun olet laskenut liikkuvat keskiarvot, luultavasti haluat tarkastella kaaviota. Käyttäjän kirjoittama komento tsgraph on älykäs tsset-tietokannoista. Asenna se ajan tasalla Stata 7: ssä ssc insttsgraph. Entä alitus, jos mikään edellä mainituista esimerkeistä ei käytä, jos rajoituksia. Itse asiassa egen, ma () ei salli, jos se on määritelty. Joskus ihmiset haluavat käyttää, jos laskettaessa liikkuvat keskiarvot, mutta sen käyttö on hieman monimutkaisempaa kuin yleensä. Mitä odotat liikkuvasta keskiarvosta laskettuna, jos. Antakaamme kaksi mahdollisuutta: heikko tulkinta: en halua nähdä mitään tuloksia syrjäytyneille havainnoille. Vahva tulkinta: En edes halua, että käytät arvot suljetuille havainnoille. Tässä on konkreettinen esimerkki. Oletetaan, että jos jotain jos ehto, havainnot 1-42 sisältyvät, mutta ei huomautuksia 43 on. Kuitenkin 42: n liukuva keskiarvo riippuu muun muassa havaintoarvosta 43, jos keskiarvo ulottuu taaksepäin ja eteenpäin ja on pituudeltaan vähintään 3, ja se riippuu myös eräistä huomautuksista 44 joissakin olosuhteissa. Meidän arvaus on, että useimmat ihmiset menisivät heikkoa tulkintaa varten, mutta onko tämä oikea, egen, filter () ei tue kummallakaan. Voit aina jättää huomiotta, mitä haluat, tai haluat asettaa ei-toivottujen arvojen puuttuvan jälkikäteen korvaamalla. Huomautus puuttuvista tuloksista sarjan päissä Koska liukuvat keskiarvot ovat viiveiden ja johtimien funktioita, egen, ma () tuottaa puuttuvan, kun viiveitä ja johtimia ei ole olemassa, sarjan alussa ja lopussa. Vaihtoehto nomiss pakottaa laskemalla lyhyemmät, keskittymättömät liukuvat keskiarvot häntää varten. Sitä vastoin ei generoida eikä egen, suodattaa (), tai sallii mitään erityistä välttääkseen puuttuvia tuloksia. Jos jokin laskennassa tarvittavista arvoista puuttuu, niin tulos puuttuu. Käyttäjien on päätettävä, tarvitaanko korjaavaa leikkausta tällaisiin havaintoihin, oletettavasti tarkasteltuaan tietokokonaisuutta ja harkitessaan minkä tahansa taustalla olevan tiedettä, joka voidaan tuoda mukanaan. MOVAVG: Stata-moduuli, jossa Mataa tuottaa liikkuvia keskiarvoja Kun pyydät korjausta , mainitse nämä kohteet käsitellä: RePEc: boc: bocode: s457476. Katso yleisiä tietoja RePEc-materiaalin korjaamisesta. Jos sinulla on tämän artikkelin teknisiä kysymyksiä tai jos haluat korjata sen kirjoittajia, otsikkoa, abstraktia, bibliografista tai lataustietoa, ota yhteyttä: (Christopher F Baum) Jos olet kirjoittanut tämän kohteen ja ole vielä rekisteröitynyt RePEc: hen, kehotamme sinua tekemään sen täällä . Näin voit liittää profiilisi tähän kohteeseen. Sen avulla voit myös hyväksyä potentiaaliset viittaukset tähän kohteeseen, jota emme ole varmoja. Jos viittaukset puuttuvat kokonaan, voit lisätä ne käyttämällä tätä lomaketta. Jos täydelliset viitteet viittaavat kohteeseen, joka on RePEc: ssä, mutta järjestelmä ei ole linkittänyt sitä, voit auttaa tätä lomaketta. Jos tiedät puuttuvista kohteista, jotka mainitsevat tämän, voit auttaa luomaan kyseisiä linkkejä lisäämällä asiaankuuluvat viitteet samalla tavoin kuin edellä, jokaiselle viitekohdalle. Jos olet tämän kohteen rekisteröity tekijä, voit myös tarkistaa profiilisi viittaukset - välilehden, koska voi olla joitakin viittauksia, jotka odottavat vahvistusta. Huomaa, että korjaukset voivat kestää muutaman viikon suodattamalla eri RePEc-palveluiden kautta. Lisää palveluita Seuraa sarjoja, lehtiä, tekijöitä ja lisää Uusia papereita sähköpostitse Tilaa uusiin lisäyksiin RePEc: n tekijän rekisteriin Julkiset profiilit taloustieteilijöille Erilaiset taloustieteen ja amp-alojen tutkimustulokset Kuka oli oppilas, joka käyttää RePEc RePEc Biblio Curated artikkeleita amp papereita eri taloustieteellisistä aiheista Lataa paperisi listalle RePEc ja IDEAS EconAcademics Blogin yhteenveto taloustieteellisestä tutkimuksesta Plagiointi Taloustieteiden plagiointityöpaikat Job Market Papereita RePEc työpaperisarja omistettu työmarkkinoille Fantasy League Teeskentele, että olet taloustieteen johtajana osasto Palvelut StL Fed Data, tutkimus, apps ja enemmän St. Louis FedSmoothing: Lowess Me työskentelemme tietoja Kolumbian WFS Household Survey, tehty vuonna 1975-76. Taulukoin kaikkien kotitalouden jäsenten ikäjakauma ja tallensin sen asci-tiedostossa, jonka nyt luemme ja piirimme: Kuten näette, jakelu näyttää hieman tasaisemmalta kuin Filippiineiltä aikaisemmin tutkitut tiedot. Voitko laskea Myers-indeksin tälle jakelulle Juoksuvälineet ja - linjat Yksinkertaisin tapa sironnan tasaamiseksi on käyttää liukuvaa keskiarvoa. tunnetaan myös nimellä juokseva keskiarvo. Yleisin lähestymistapa on käyttää 2k 1 havaintojen ikkunaa, k vasemmalle ja k kunkin havainnon oikealle puolelle. K: n arvo on hyvyyssuhteen tasaisuuden välinen kauppa. Erityistä varovaisuutta on noudatettava alueen ääripäissä. Stata voi laskea ajotavaraa alhaisimpana vaihtoehtona keskiarvon ja nykyisen voiman. Yleinen ongelma käytöllä on harhaa. Ratkaisu on käyttää painoja, jotka antavat enemmän merkitystä lähimmäisille naapureille ja vähemmän niille, jotka ovat kauemmas. Suosittu painotoiminto on Tukeys-kolmikuutio, joka määritellään w: lle (d) (1-d 3) 3 dl1: lle ja 0: lle muuten, missä d on kaistanleveyden murto-osaan ilmaistu etäpiste kohdepisteestä. Stata voi tehdä tämän laskelman laskun kautta, jos vaihtoehto jättää huomiotta. Parempi ratkaisu on käyttää juoksevia linjoja. Määritämme jälleen jokaisen pisteen naapuruston, tyypillisesti k lähimpien naapureiden kummallekin puolelle, sovittamalla regressiolinjan pisteisiin naapurialueelle ja käyttämään sitä ennustaaksesi tasaisemman arvon indeksin havainnoinnille. Tämä kuulostaa paljon työtä, mutta laskelmat voidaan tehdä tehokkaasti regression päivitys kaavoja. Stata voi laskea juoksuviivan halvemmalla, jos jätät keskiarvon, mutta sisältää nyt. Parempi on käyttää painotettuja juoksureita. antaen enemmän painoa lähimpään havaintoon, mikä on vähäisempää pehmeää. Vaihtoehto seuraa tätä arviota muutamalla iteroinnilla, jotta saadaan kestävämpi linja. Tämä on selvästi paras tekniikka perheessä. Statas lowess käyttää painotettua juoksulinjaa, jos jätät keskiarvon ja nykyisen R-arvon, ajaa heikkous tasaisemmaksi toimintojen mataluus () ja uudemman loessin () kautta, jotka käyttävät kaavan rajapintaa yhdellä tai useammalla ennusteella ja hieman erilaisilla oletusarvoilla. Parametritiheys ohjaa paikallisen polynomin aste, oletusarvo on 2 kvadrattiselle, vaihtoehdot ovat 1 lineaariselle ja 0 juoksevan välineen osalta. Molemmat toteutukset voivat käyttää vankan estimaattorin, jolloin iterointien määrä on parametriryhmä tai iteraatio. Kirjoita R-konsolista löysä ja vähäinen. Ggplot (): ssa voit peittää alentuneisuuden pehmeämpi soittamalla geomsmoothiin (). Alla oleva kuva esittää kolumbialaisia tietoja ja matalaa tasaisempaa, jonka span tai kaistanleveys vastaa 25: ta dataa. Haluat ehkä kokeilla erilaisia huonoja puolia nähdäksesi, miten tulokset vaihtelevat. Digit Preference Revisited Smoothing ikäjakauma on parempi tapa arvioida numeron etusija kuin Myers-sekoitus. Lasketaan viimeinen ikävuosi ja lasketaan se koko tiedon alueelle käyttäen havaittuja taajuuksia ja vähäisempää sileää. Raaka-taajuudet osoittavat, että ikäryhmien etusija on 0 ja 5, mikä on hyvin yleistä ja todennäköisesti myös 2. Käytämme nyt tasaista painoa. Tasoitetut taajuudet osoittavat, että odotamme vähemmän ihmisiä korkeammilla numeroilla, jopa tasaisessa jakelussa, ja lopetetaan enemmän kuin yhdeksän. Olemme nyt valmiita laskemaan numeroarvon indeksi, joka on määritetty puoliksi absoluuttisten erojen summa havaittujen ja sujuvien taajuuksien välillä: näemme, että meidän olisi muutettava 5,5: a havainnoista eliminoimalla numeroarvot. Voit halutessasi verrata tätä tulosta Myers-indeksiin. kopio 2017 Germaacuten Rodriacuteguez, Princetonin yliopisto
No comments:
Post a Comment