الانتقال من المتوسط - متوسط - الحسابية

هذا الهيكل البيانات غير صالحة تماما للغرض. بافتراض معرف معرف تحتاج إلى إعادة تشكيل. مثلا ثم المتوسط ​​المتحرك سهل. استخدام تسموث أو مجرد توليد. مثلا مزيد من المعلومات عن سبب عدم ملاءمة بنية البيانات: ليس فقط حساب المتوسط ​​المتحرك بحاجة إلى حلقة (لا تتضمن بالضرورة إغن)، ولكنك ستخلق العديد من المتغيرات الإضافية الجديدة. استخدام تلك في أي تحليل لاحق سيكون في مكان ما بين محرجا ومستحيلا. إديت إل إعطاء حلقة عينة، في حين لا تتحرك من موقف بلدي أنها تقنية سيئة. أنا لا أرى سبب وراء التسمية التسمية حيث P1947 هو وسيلة ل 1943-1945 أفترض أن هذا مجرد خطأ مطبعي. لنفترض أن لدينا بيانات عن 1913-2012. لمدة 3 سنوات، ونحن نفقد سنة واحدة في كل نهاية. يمكن كتابة ذلك بشكل أكثر إيجازا، على حساب موجة من وحدات الماكرو داخل وحدات الماكرو. استخدام الأوزان غير المتكافئة أمر سهل، كما هو موضح أعلاه. والسبب الوحيد لاستخدام إغن هو أنه لا يتخلى إذا كان هناك أخطاء، والتي سوف تفعل أعلاه. وكمسألة اكتمال، لاحظ أنه من السهل التعامل مع الفشل دون اللجوء إلى إغن. والمقام إذا كانت جميع القيم مفقودة، يقل هذا إلى 00، أو مفقود. وإلا، إذا كان أي قيمة مفقودة، نضيف 0 إلى البسط و 0 إلى المقام، وهو نفس تجاهل ذلك. وبطبيعة الحال يمكن تحمل الرمز كما هو مبين أعلاه للمتوسطات البالغة 3 سنوات، ولكن إما لهذه الحالة أو لمتوسط ​​المتوسط ​​على مدى سنوات أخرى، فإننا سوف تحل محل خطوط أعلاه من قبل حلقة، وهو ما يفعل إغن. Stata: تحليل البيانات والبرامج الإحصائية نيكولاس J كوكس، جامعة دورهام، المملكة المتحدة كريستوفر بوم، كلية بوسطن إيجن، ما () وحدودها ستاتارسكوس الأمر الأكثر وضوحا لحساب المتوسطات المتحركة هي وظيفة ما () من إغن. ونظرا للتعبير، فإنه يخلق المتوسط ​​المتحرك-بيريود من هذا التعبير. افتراضيا، يؤخذ على النحو 3. يجب أن تكون غريبة. ومع ذلك، كما يشير الإدخال اليدوي، إغن، ما () قد لا تكون مقترنة مع فارليست:. ولهذا السبب وحده، فإنه لا ينطبق على بيانات الفريق. في أي حال، فإنه يقف خارج مجموعة من الأوامر المكتوبة خصيصا لسلاسل زمنية انظر سلسلة زمنية للحصول على التفاصيل. النهج البديلة لحساب المتوسطات المتحركة لبيانات اللوحة، هناك خياران على الأقل. كلاهما يعتمد على مجموعة البيانات التي كانت تسيت مسبقا. هذا هو الكثير يستحق القيام به: ليس فقط يمكنك حفظ نفسك مرارا وتكرارا تحديد متغير لوحة ومتغير الوقت، ولكن ستاتا يتصرف بذكاء إعطاء أي ثغرات في البيانات. 1. اكتب التعريف الخاص بك باستخدام توليد باستخدام مشغلي سلسلة الوقت مثل L. و F.. تعطي تعريف المتوسط ​​المتحرك كحجة إلى بيان توليد. إذا قمت بذلك، فإنك، بطبيعة الحال، لا تقتصر على الوزن المرجح (غير مرجحة) المتوسطات المتحركة المتمركزة المحسوبة بواسطة إغن، ما (). على سبيل المثال، سيتم إعطاء متوسطات متحرکة متساوية الترجيح لثلاث فترات من خلال بعض الأوزان يمكن تحديدها بسهولة: يمكنك، بالطبع، تحديد تعبير مثل لوغ (ميفار) بدلا من اسم متغير مثل ميفار. ميزة واحدة كبيرة من هذا النهج هو أن ستاتا تلقائيا يفعل الشيء الصحيح للبيانات لوحة: القيم الرائدة والتخلف يتم العمل بها داخل لوحات، تماما كما يملي المنطق يجب أن تكون. والعيب الأبرز هو أن سطر الأوامر يمكن أن يكون طويلا إذا كان المتوسط ​​المتحرك ينطوي على عدة مصطلحات. مثال آخر هو متوسط ​​متحرك من جانب واحد يعتمد فقط على القيم السابقة. ويمكن أن يكون ذلك مفيدا لتوليد توقعات تكيفية لما يمكن أن يستند إليه المتغير فقط على المعلومات حتى الآن: ما يمكن أن يتنبأ به شخص ما للفترة الحالية استنادا إلى القيم الأربع الماضية، باستخدام مخطط الترجيح الثابت (قد يكون الفارق الزمني 4 فترات (تستخدم عادة مع أوقات الفصول الربع سنوية.) 2. استخدام إغن، مرشح () من سك استخدم مرشح وظيفة إغن المكتوب من المستعمل () من حزمة إغنمور على سك. في ستاتا 7 (تحديث بعد 14 نوفمبر 2001)، يمكنك تثبيت هذه الحزمة التي بعد ذلك مساعدة إغنمور نقاط للتفاصيل على مرشح (). سيتم تقديم المثالين أعلاه (في هذه المقارنة قد يكون نهج التوليد أكثر شفافية، ولكننا سنرى مثالا على العكس في لحظة). يؤدي إلى تأخر سلبي: في هذه الحالة -11 يوسع إلى -1 0 1 أو الرصاص 1، تأخر 0، تأخر 1. ذي فيفينتس كوفي، آخر نومليست، مضاعفة المتخلفة أو العناصر الرائدة المقابلة: في هذه الحالة هذه البنود هي F1.myvar . ميفار و L1.myvar. ويتمثل تأثير خيار التطبيع في قياس كل معامل بمجموع المعاملات بحيث يكون معامل التطبيع (1 1 1) معادلا لمعاملات 13 13 13 و كوف (1 2 1) تطبيع يعادل معاملات 14 12 14 يجب أن تحدد ليس فقط التأخر ولكن أيضا المعاملات. ونظرا لأن إغين، ما () توفر الحالة المرجحة بالتساوي، فإن الأساس المنطقي الرئيسي ل إغين، فيلتر () هو دعم الحالة المرجحة غير المتكافئة، التي يجب أن تحدد معاملاتها. ويمكن القول أيضا أن إلزام المستخدمين بتحديد المعاملات هو ضغط إضافي قليلا عليهم للتفكير في المعاملات التي يريدون. المبرر الرئيسي لأوزان متساوية هو، ونحن نخمن، والبساطة، ولكن الأوزان متساوية لديها خصائص نطاق التردد رديء، على سبيل المثال الاعتبار واحد فقط. والمثال الثالث أعلاه يمكن أن يكون إما معقدا تماما مثل النهج المولد. هناك حالات حيث إغن، مرشح () يعطي صياغة أبسط من توليد. إذا كنت ترغب في مرشح ثنائي الحدين لمدة تسعة، والتي يجد علماء المناخ مفيدة، ثم يبدو ربما أقل رهيبة من وأسهل للحصول على الحق من، تماما كما هو الحال مع نهج توليد، إغن، تصفية () يعمل بشكل صحيح مع بيانات لوحة. في الواقع، كما ذكر أعلاه، فإنه يعتمد على مجموعة البيانات التي كانت تسيت مسبقا. نصيحة رسومية بعد حساب المتوسطات المتحركة الخاصة بك، وربما كنت تريد أن ننظر إلى الرسم البياني. الأمر المكتوب المستخدم تسغراف هو الذكية حول تسيت مجموعات البيانات. تثبيته في ما يصل إلى تاريخ ستاتا 7 التي كتبها سك إنست تسغراف. ماذا عن التقسيم الفرعي إذا لم يستفد أي من الأمثلة أعلاه من القيود. في الواقع إغن، ما () لن تسمح إذا كان سيتم تحديدها. أحيانا الناس يريدون استخدام إذا عند حساب المتوسطات المتحركة، ولكن استخدامه هو أكثر تعقيدا قليلا مما هو عليه عادة. ما الذي تتوقعه من المتوسط ​​المتحرك المحسوب إذا كان. دعونا نحدد إمكانيتين: التفسير الضعيف: أنا لا أريد أن أرى أي نتائج للملاحظات المستبعدة. تفسير قوي: أنا لا أريد حتى لك لاستخدام القيم للملاحظات المستبعدة. هنا مثال ملموس. لنفترض كنتيجة لبعض إذا الشرط، الملاحظات 1-42 مدرجة ولكن لا الملاحظات 43 جرا. ولكن المتوسط ​​المتحرك ل 42 سيعتمد، من بين أمور أخرى، على قيمة الملاحظة 43 إذا كان المتوسط ​​يمتد إلى الوراء وإلى الأمام، وهو طوله 3 على الأقل، وسيعتمد بالمثل على بعض الملاحظات 44 وما بعدها في بعض الظروف. تخميننا هو أن معظم الناس سوف تذهب للتفسير الضعيف، ولكن ما إذا كان هذا هو الصحيح، إغن، مرشح () لا يدعم إذا كان أي منهما. يمكنك دائما تجاهل ما كنت دونرسكوت تريد أو حتى تعيين القيم غير المرغوب فيها إلى المفقودين بعد ذلك باستخدام استبدال. ملاحظة حول النتائج المفقودة في نهايات السلسلة لأن المتوسطات المتحركة هي وظائف تأخر و يؤدي، إغن، ما () تنتج مفقودة حيث لا توجد تأخرات و يؤدي في بداية ونهاية السلسلة. وهناك خيار نوميس يفرض حساب متوسطات متحركة أقصر، غير مركزة للتيول. في المقابل، لا تولد ولا إيجين، تصفية () يفعل، أو يسمح، أي شيء خاص لتجنب النتائج المفقودة. إذا كان أي من القيم المطلوبة للحساب مفقود، فإن هذه النتيجة مفقودة. والأمر متروك للمستخدمين لاتخاذ قرار ما إذا كانت الجراحة التصحيحية مطلوبة لمثل هذه الملاحظات، ويفترض بعد النظر إلى مجموعة البيانات والنظر في أي علم الكامنة التي يمكن جلبها إلى تحمل. إن الإعلان هو أول وظيفة بلدي وسأحاول أن تكون واضحة بقدر الإمكان. وصلة لقاعدة البيانات الرئيسية هي في نهاية هذا المنصب. السياق أنا باستخدام ستاتاس 12.0 تحت ويندوز 10. لقد بدأت مع ستاتا قبل بضعة أسابيع فقط وأنا أحاول أن أتعلم من تلقاء نفسها لتعيين الواجب في غضون أيام قليلة الآن (لأن كل جدول أو شخصية أخذت لي أيام وأيام) : تكرار ورقة كوتدوس الإلزامية الالتحاق بالمدارس يؤثر على ششوليج و إيرنينغسكوت: web. stanford. edu pistaangrist. pdf الذي يتكون من إظهار أن الأشخاص الذين ولدوا في الأرباع الأخيرة من السنوات لديهم المزيد من التعليم في المتوسط ​​من أولئك الذين ولدوا في الربع الأول بسبب التعليم الإلزامي القوانين. الأرقام الأولى رسم رسم بياني لمتوسط ​​عدد سنوات التعليم (متغير إدوك) لجميع الناس الذين ولدوا سنة معينة (متغير يوب عن سنة الميلاد) خلال ربع معين (كوب). هناك اتجاه عام متزايد، ولفرء البيانات، يستخدمون متوسطا متحركا (الشكل الرابع)، وهو المكان الذي تم حظره خلال الخمسة أيام الماضية. مشكلة في قاعدة البيانات، وهناك 27 المتغيرات التي V4 إعادة تسمية إدوك، V27 إعادة تسمية يوب (سنة الولادة)، و V18 إعادة تسمية كوب (ربع الولادة). ما هو مطلوب للمتوسط ​​المتحرك هو، لكل مجموعة من الناس المولودين في السنة ج والربع ي، وحساب متوسط ​​عدد سنوات التعليم ليس لهذا العام والربع، ولكن للربع قبل فقط، 2 قبل الربع، ربع في وقت لاحق و 2 أرباع في وقت لاحق (شرح ص 985 من الورقة). على سبيل المثال، إذا نظرتم إلى الرجال المولودين بين عامي 1930 و 1939 كما هو موضح في هذا الشكل (الشكل الرابع من المقالة: onedrive. liveredirresi ntphoto2cpng)، يجب أن أبدأ مع الفوج الذي ولد في عام 1930 والربع الثالث وحساب متوسط ​​عدد من سنوات التعليم التي ولدها في عام 1930، الربع الثاني (المولود قبل ربع الفوج المعطى)، نفس الشيء بالنسبة لأولئك الذين ولدوا في عام 1930، الربع الأول (ولد قبل 2 أرباع قبل الفوج المعطى)، نفس لأولئك الذين ولدوا في عام 1930، الربع الرابع (ربع بعد الفوج المعطى)، ونفس الشيء بالنسبة لأولئك الذين ولدوا في عام 1931، الربع الأول (2 أرباع بعد الفوج المعطى). ثم يتم الحصول على المتوسط ​​المتحرك بإضافة هذه القيم 4 وتقسيمها إلى 4. وينبغي تكرار هذه العملية برمتها لكل مجموعة من الفوج بين 1930 والربع الثالث و 1939، الربع الثاني. هل الملف لملف (onedrive. liveredirresid6919D329B3BF1EF23227ampauthkeyAO2cxEN AGpZMgsMampithintfile2cdo)، بدأت مع نموذج الأرقام الأخرى وحاولت استخدام حلقة فوريش وأشياء أخرى كثيرة (لا تذكر رسائل الخطأ لا أعرف أنني ذاهب إلى المشاركة هنا) ولكن لا يزال لا معرفة كيفية معرفة ستاتا: كوتفور كل يوبن. حساب متوسط ​​(إدوك) من يوبق n-1، يوبق n-2، يوبق n1، يوبق n2quot. لجعل المبلغ وتقسيمه 4 بعد أن يكون من الأسهل. لقد أعطيت تلميح استثنائي مدمج مساعد التدريس: محاولة محاولة الأمر تسسموث. سيتعين عليك أولا إنشاء متغير زمني يكون فيه أمر مجموعة إغن مفيدا جدا. ولكن وفقا لبحثي عن كوتيجنكوت و كوتسيتكوت في كتيبات البيانات وفي كتاب كاميرون أمب تريفيدي، فسيكونكونتريتريكس باستخدام ستاتاكوت (الرابط الأخير): statamanuals14degen. tfolder2cdta statamanuals14gsw11.pdf statamanuals14u11.p. لانغواجينتاكس statamanuals14u13.p. إيتسوبسكريبتينغ onedrive. liveredirresi. intfile2cpdf أنا يجب أن تسيت البيانات قبل تسموث ولكن لم أكن تجاوز هذه المرحلة منذ يبدو، لا يسمح تدوين n مع كوتيجنكوت (خطأ r (101) لا يسمح لا يسمح لكوتوت) وأنا لا تزال مربكة جدا مع كيفية الجمع بين إيغن، تسيت و تسموث. سيكون أمرا رائعا إذا كان شخص ما يمكن أن تساعدني مع كيفية حل الأخطاء النسبية لا يسمح خطأ الخطأ وكيفية الجمع بين الأوامر كوتيجنكوت، كوتسيتكوت، و كوتسموثكوت. شكرا جزيلا بوستسكريبت: هنا هو قاعدة البيانات عن طريق onedrive. liveredirresi. tfolder2cdta ملاحظة: لدي ملف لأهم الشخصيات والجداول الأخرى من المادة، باستثناء الجدول الأول ولكن هذا الملف هو على الارجح ليس ضروريا للحصول على معلومات: onedrive. liveredirresi. hintfile2cdo التعديل الأخير كان بواسطة: أماريليس دوراند 25 آذار 2016، 01:55. 25 مارس 2016، 22:50 هنا هو نسخة أقصر من سؤالي: كيفية تجنب الخطأ أدناه (r451 بالخط العريض) وكيفية معرفة ستاتا أنه يجب حساب المتوسط ​​المتحرك ل كوتمدستاي 1 لكوت لكل قيمة من تبس بواسطة يوب كوب ل جميع الذين ولدوا في نفس العام والربع نفسه، والفرز من خلال زيادة سنوات وأرباع وحساب متوسط ​​عدد سنوات التعليم من قبل يوب كوب. نوع: إغن medstay1 يعني (إدوك) توليد متغير جديد يوبنيو لأن الأمر يق يتطلب الوسيطة الأولى أن تكون بين 1000 و 9999 وبياناتنا ل يوب في تعداد 1980 ما بين 30 و 49 بدلا من 1930 و 1949 جين يوبنيوب استبدال يوبنيو YOB1900 إذا كان CENSUS80 إنشاء متغير الوقت الذي يحتوي على التنسيق المطلوب في تنسيق تسيت جنرال تبسيق (يوبنيو، كوب) تنسيق تك تبس التعليمات التالية إرجاع r451. وتكرار القيم الزمنية في لوحة، وربما لأن هناك ألف من الناس الذين ولدوا خلال نفس العام والربع نفسه، من الواضح مع نفس متوسط ​​عدد سنوات من التعليم. كيفية تجنب هذا الخطأ تسيت medstay1 تبس تعليمات أن يكون المتوسط ​​المتحرك ما ولكن أريد تحريك متوسط ​​medstay1 أن تحسب لكل قيمة كوتسكوت متوقيتها. ما الأمر الذي يسمح لي أن أفعل هذا أو يتم ذلك تلقائيا تسسموث ما MAstay1. ويندو (2 0 2) آمل أن يساعد شخص ما.