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Calendário Forex Ottieni una conoscenza del mercato senza pori reperrnão notizie necessarie por Gen. 2017 Nós somos La tua richiesta di contatto stata. Welcome ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital Stata FAQ Como posso acessar informações armazenadas depois de executar um comando em Stata (Resultados devolvidos) Além da saída na janela de resultados mostrada, muitos dos comandos Statas armazenam informações sobre o comando e seus resultados na memória. Isso permite que o usuário, assim como outros comandos da Stata, usem facilmente essas informações. Stata chama esses resultados retornados. Os resultados retornados podem ser muito úteis quando você deseja usar a informação produzida por um comando Stata para fazer outra coisa no Stata. Por exemplo, se você quiser significar uma variável central, você pode usar resumir para calcular a média, então use o valor da média calculada por resumir para centrar a variável. Usar resultados retornados eliminará a necessidade de redigitar ou cortar e colar o valor da média. Outro exemplo de como os resultados retornados podem ser úteis é se você deseja gerar valores previstos da variável de resultado quando as variáveis preditoras estão em um conjunto específico de valores, novamente aqui, você pode reescrever os coeficientes ou usar cortar e colar, mas retornou os resultados Tornar a tarefa muito mais fácil. A melhor maneira de obter uma idéia de como os resultados retornados funcionam é saltar diretamente e começar a olhar e usá-los. O código abaixo abre um exemplo de conjunto de dados e usa resumir (soma abreviada) para gerar estatísticas descritivas para a leitura variável. Isso produz o resultado esperado, mas mais importante para nossos propósitos, o Stata agora possui resultados do comando de resumo armazenado na memória. Mas como você sabe quais informações foram armazenadas Uma listagem das informações salvas por cada comando está incluída no arquivo de ajuda e no manual impresso, para que eu possa olhar para lá, mas também posso digitar a lista de retorno. Que listará todos os resultados retornados na memória. Acima é uma lista dos resultados retornados, como você pode ver cada resultado é da forma r (.) Onde as elipses (quot. Quot) é uma etiqueta curta. Podemos ver o arquivo de ajuda para o comando de resumo para descobrir qual é cada item da lista, mas muitas vezes é fácil descobrir qual o valor atribuído ao resultado, por exemplo, r (médio). Não surpreendentemente contém a média de leitura (você pode verificar isso em relação à saída), mas outros não são tão óbvios, por exemplo, r (soma). Para isso, talvez seja necessário consultar o manual se achar que deseja usar. Na maioria das vezes, o processo será relativamente fácil porque você saberá o resultado que deseja acessar, você estará olhando para a lista para descobrir em que nome ele está armazenado, ao invés de olhar para a lista e tentar descobrir o que cada um Item é. Como você pode imaginar, comandos diferentes e até o mesmo comando com diferentes opções, armazene resultados diferentes. Abaixo, resumimos a variável de leitura novamente, mas adicione a opção de detalhes. Então usamos a lista de retorno para obter a lista de resultados retornados. Assim como a opção de detalhes adiciona informações adicionais à saída, ela também resulta em informações adicionais armazenadas nos resultados retornados. A nova lista inclui todas as informações retornadas pelo comando de soma acima, além de kurtosis de skewness e vários percentis, incluindo os quartis (r (p25)) e 3 (r (p75)) e a mediana (r (p50) ). Agora que temos algum sentido de quais resultados são retornados pelo comando de resumo, podemos fazer uso dos resultados retornados. Seguindo com um dos exemplos mencionados acima, significaremos o centro da leitura variável. Supondo que o último comando que executámos foi o comando de resumo acima, o código abaixo usa gera uma nova variável, que contém os valores médios médios de leitura. Observe que, em vez de usar o valor real da média de leitura neste comando, usamos o nome do resultado retornado (ou seja, r (média)), a Stata sabe quando vê r (média) que realmente significamos o valor armazenado em Essa variável do sistema. Na próxima linha, resumimos a nova variável cread. Enquanto a média não é exatamente igual a zero, está dentro do erro de arredondamento de zero, então sabemos que nós devemos significar adequadamente centrado a leitura variável. Como o código acima sugere, podemos usar resultados retornados praticamente da mesma forma que usamos um número real. Isso ocorre porque o Stata usa o r (.) Como um espaço reservado para um valor real. Para outro exemplo disso, digamos que queremos calcular a variância da leitura a partir de seu desvio padrão (ignorando o fato de que resumir retorna a variância em r (Var)). Podemos fazer isso com a ajuda do comando de exibição como calculadora. A segunda linha de código abaixo faz isso. Podemos até verificar o resultado cortando e colando o valor do desvio padrão da saída, o que é feito no terceiro comando abaixo. Os resultados são basicamente os mesmos, a diferença muito pequena é o erro de arredondamento porque a estimativa armazenada r (sd) contém mais dígitos de precisão que o valor do desvio padrão exibido na saída. Tipos de resultados retornados, classe r e classe eletrônica Agora que você conhece um pouco sobre resultados retornados e como eles funcionam, você está pronto para obter mais informações sobre eles. Os resultados retornados vêm em dois tipos principais, classe-r e classe eletrônica (também há variações de resultados da classe s e classe C, mas não discutiremos aqui). Comandos que executam estimativas, por exemplo, regressões de todos os tipos, análise de fator e anova são comandos de classe eletrônica. Outros comandos, por exemplo, resumem, correlacionam e post-estimativa comandos, são r-class comandos. A distinção entre os comandos de classe r e e-classe é importante porque as lojas Stata resultam de comandos de classe e r-classe em quotplaces diferentes. quot Isso tem duas ramificações para você como usuário. Primeiro, você precisa saber se os resultados são armazenados em r () ou e () (bem como o nome do resultado) para usá-los. Se você não tiver certeza de qual classe um comando você está executando, você pode procurar no arquivo de ajuda ou quotlookquot em um lugar (usando o comando apropriado para listar os resultados), se os resultados não estiverem armazenados, provavelmente eles estarão o outro. Uma ramificação potencialmente mais importante da diferença na forma como os resultados dos comandos r-class e e-class são retornados é que os resultados retornados são mantidos somente na memória até outro comando da mesma classe ser executado. Ou seja, os resultados retornados dos comandos anteriores são substituídos por comandos subseqüentes da mesma classe. Em contraste, executar um comando de outra classe não afetará os resultados retornados. Por exemplo, se eu executar uma regressão e, em seguida, uma segunda regressão, os resultados da primeira regressão (armazenados em e ()) são substituídos por aqueles para a segunda regressão (também armazenados em e ()). No entanto, se em vez de uma segunda regressão, executei um comando de pós-estimativa, os resultados da regressão permaneceriam em e () enquanto os resultados do comando pós-estimativa seriam colocados em r (). Embora exista uma distinção entre os dois, o uso real dos resultados dos comandos da classe r e da classe eletrônica é muito parecido. Para iniciantes, os comandos são paralelos, para listar os resultados da classe r armazenados na memória, o comando é a lista de retorno. Para fazer o mesmo para os resultados da classe eletrônica, o comando ereturn list. Além disso, com exceção da diferença nas convenções de nomenclatura (r () vs. e ()), os resultados são acessados da mesma maneira. O exemplo a seguir demonstra isso, primeiro regredimos a escrita na fêmea e lemos. E depois use a lista ereturn para ver os resultados retornados. A lista de resultados retornados para regressão inclui vários tipos de resultados retornados listados sob os títulos escalares, macros, matrizes e funções. Vamos discutir os tipos de resultados retornados abaixo, mas, por enquanto, mostraremos como você pode usar os resultados escalados retornados da mesma forma que usamos os resultados retornados de resumir. Por exemplo, uma maneira de calcular a variância dos erros após uma regressão é dividir a soma residual dos quadrados pelos graus totais de liberdade (ou seja, n-1). A soma residual dos quadrados é armazenada em e (rss) e que o n para a análise é armazenado em e (N). Abaixo, usamos o comando de exibição como uma calculadora, juntamente com os resultados retornados para calcular a variância dos erros. Como os resultados são retornados: Escalares, cordas, matrizes e funções Como mencionado acima, para os comandos de classe r e e-classe, existem vários tipos de resultados retornados, incluindo escalares, strings, matrizes e funções. Nas listas de resultados retornados, cada tipo está listado sob seu próprio título. Os resultados listados abaixo do título quotscalarsquot são apenas isso, um único valor numérico. O uso deles é discutido acima, então não vamos mais falar sobre eles nesta seção. Os resultados retornados listados em quotmacrosquot geralmente são strings que fornecem informações sobre o comando que foi executado. Por exemplo, nos resultados retornados para a regressão mostrada acima, e (cmdline) contém o comando que o usuário emitiu (sem abreviaturas). Estes geralmente são usados na programação da Stata. Os resultados listados em quotmatricesquot são, como seria de esperar, matrices. Enquanto a lista de resultados retornados pela lista de devolução e na lista erturn mostra os valores assumidos pela maioria dos resultados retornados, isso não é prático com as matrizes, e as dimensões das matrizes estão listadas. Para ver o conteúdo das matrizes, você deve exibi-las usando comandos de matriz. Fazemos isso abaixo com a matriz de coeficientes (e (b)) usando a lista de matriz de comando e (b). (Note que existe uma outra maneira de acessar coeficientes e seus erros padrão depois de se ajustar a um modelo, isto é discutido abaixo.) Se quisermos realizar operações matriciais em matrizes retornadas ou desejar acessar elementos individuais da matriz, podemos Mova a matriz armazenada como um resultado retornado para uma matriz Stata normal. Isso é feito na linha final da sintaxe abaixo. Finalmente, os resultados retornados sob o título quotfunctionsquot contém funções que podem ser usadas de maneira semelhante a outras funções do Stata. A função mais comum retornada pelos comandos de estimativa Stata é provavelmente e (amostra). Esta função marca a amostra usada na estimativa da última análise, isso é útil porque os conjuntos de dados geralmente contêm valores faltantes, resultando em todos os casos no conjunto de dados que estão sendo usados em uma determinada análise. Supondo que a última execução do comando de estimativa foi a regressão de escrita na fêmea e a leitura mostrada acima, a primeira linha de código abaixo usa e (amostra) para encontrar a média de leitura entre os casos usados no modelo. A segunda linha de código usa e (sample) para criar uma nova variável chamada flag que é igual a 1 para casos que foram usados na análise e zero de outra forma. (Nota: o conjunto de dados de exemplo não contém dados faltantes, todos os casos estão incluídos na análise e o sinalizador é uma constante igual a um.) Coeficientes e seus erros padrão Como discutido acima, após um se encaixa em um modelo, coeficientes e seu padrão Os erros são armazenados em e () na matriz. Essas matrizes permitem ao usuário acessar os coeficientes, mas o Stata oferece uma maneira ainda mais fácil de acessar essas informações armazenando-as nas variáveis do sistema b e se. Para acessar o valor de um coeficiente de regressão após uma regressão, basta digitar bvarname onde varname é o nome da variável preditor cujo coeficiente você deseja examinar. Para acessar o erro padrão, você pode simplesmente digitar sevarname. Para acessar o coeficiente e o erro padrão da constante, usamos bcons e secons, respectivamente. Abaixo, executamos o mesmo modelo de regressão que corremos acima (omitindo a saída), usando a fêmea e lendo para prever a gravação. Uma vez que estimamos o modelo, usamos o comando de exibição para mostrar que os valores em b são iguais aos nossos coeficientes de regressão. Finalmente, calculamos o valor previsto de gravação quando um aluno feminino (feminino 1) tem uma pontuação de leitura de 52. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico pelo Universidade da Califórnia.
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