Raggruppamento Dei Dati In Forex Stata

Se avete solo due variabili, e non avete bisogno di due scrittura del ouptut in un file, si può fare: se si desidera scrivere l'output in un file o se si dispone di più di due variabili di raggruppamento, si può fare come segue: Stampa i dati sullo schermo: salvare i dati in un file in formato Stata (.dta). o in un file ASCII delimitato da tabulazioni Se si desidera contrarre i dati, elencare il risultato sul creen, e il ritorno ai dati originali, è possibile utilizzare conservare e restaurare. Il primo blocca i dati a un determinato punto, il secondo permette di tornare a quella posizione point. Categorise Menu: posizione Menu: DataCleaning e EncodingCategorise. Questa funzione consente di classificare qualsiasi insieme di dati in gruppi specificati, per esempio età in gruppi di età. In genere, una variabile continua potrebbe essere diviso in categorie o gruppi. Prendere la variabile IgM nella scheda parametrica della cartella di lavoro di prova per esempio questo ha 298 osservazioni che si potrebbe desiderare di riassumere in intervalli di valori. Per fare questo, è sufficiente selezionare la voce di menu DataGroupingCategorise quindi selezionare la colonna IgM dei dati. Si sono presentati con diversi modi di raggruppare i dati in bidoni (intervalli) di conteggi: Quartili: 4 scomparti (lt quartile inferiore, in basso quartile di mediana, mediana al quartile superiore, GT quartile superiore) Quintiles: 5 contenitori (lt prima gt quintile quarto quintile) decili: 10 cassoni (ltfirst decile gtninth decile) gruppi di età: uno dei quattro raggruppamenti comuni (LT15, ​​15-19 cinque bande annuali a 85 LT15, ​​15-24 dieci bande annuali a 85 LT1, 1-4 a cinque bande annuali a 85 LT1, 1-4 dieci bande annuali a 75) definita dall'utente: da un minimo di minuti, a intervalli di k passo pari dimensioni (LMin 1 passo, gt min 1 passo per lt min 2 step in intervalli k a GT passo k min ) Utilizzando l'esempio IgM in quartili: un rapido sguardo ai conti mostra un quadro simile a quello che si vedrebbe da un istogramma di cui sopra. vale a dire che i dati non sono uniformemente distribuite in intervalli di valori, vale a dire che non sono allineate. L'istogramma testuale vi darà conta, ma nota che i valori bin in un istogramma sono il punto medio del bidone e non il valore di cut-off tra bidoni, vale a dire che sono gli stessi di un bidone cut definito dall'utente I valori fuori meno la metà della dimensione del passo. Due diverse opzioni vengono presentate per il calcolo quantili per l'utilizzo come punti di taglio in questa funzione di categorizzazione. I metodi sono descritti sotto la pagina di Quantili. Metodo 1 (default) corrisponde al metodo predefinito utilizzato in Stata e metodo 2 è equivalente alla definizione alternativo utilizzato in Stata. Copyright 2000-2016 Stats - direct MMG Limited, tutti i diritti riservati. Scarica una prova gratuita qui.