การย้าย ค่าเฉลี่ย stata ยูซีแอล

โครงสรางขอมูลนี้ไมเหมาะที่จะใชเปนอยางมากสมมติวารหัสตัวผานที่คุณตองการกอนรูปแบบ e g หลังจากนั้นคาเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใชงานอยางงาย tssmooth หรือเพียงแค่สรางขอความเพิ่มเติมเกี่ยวกับเหตุผลที่โครงสรางขอมูลของคุณ จำเป็นต้องห่วงไม่จำเป็นต้องเกี่ยวข้องกับ egen แต่คุณจะสร้างตัวแปรเสริมใหม่หลายใช้ในการวิเคราะห์ภายหลังใด ๆ จะอยู่ที่ไหนสักแห่งระหว่างอึดอัดและ impossible. EDIT ฉันจะให้ห่วงตัวอย่างในขณะที่ไม่ได้ย้ายจากท่าทางของฉันว่ามันเป็นเทคนิคที่ไม่ดี ฉันไม่เห็นเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังการตั้งชื่อของคุณโดยที่ P1947 เป็นค่าเฉลี่ยสำหรับ 1943-1945 ผมคิดว่าเป็นเพียงข้อผิดพลาด Let s สมมุติว่าเรามีข้อมูลสำหรับ 1913-2012 สำหรับหมายถึง 3 ปีเราสูญเสียหนึ่งปีที่ปลายแต่ละด้าน . ที่สามารถเขียนกระชับมากขึ้นค่าใช้จ่ายของวุ่นวายของแมโครภายในแมโครใช้น้ำหนักไม่เท่ากันเป็นเรื่องง่ายตามข้างต้นเหตุผลเดียวที่จะใช้ egen คือว่ามัน doesn t ให้ขึ้นถ้ามี missings ซึ่งข้างต้นจะทำ. เป็นเรื่องของการเสร็จสิ้น ess โปรดทราบว่ามันง่ายต่อการจัดการ missings โดยไม่ต้องใช้ตัวบ่งชี้และตัวหารหากค่าทั้งหมดหายไปลดลงเหลือ 0 0 หรือหายไปมิเช่นนั้นถ้าค่าใดหายไปเราจะเพิ่ม 0 ลงในเศษและ 0 ถึง ตัวหารซึ่งเป็นเช่นเดียวกับละเลยมันธรรมชาติรหัสเป็นที่ยอมรับได้ข้างต้นสำหรับค่าเฉลี่ยของ 3 ปี แต่อย่างใดอย่างหนึ่งสำหรับกรณีที่หรือค่าเฉลี่ยกว่าปีมากขึ้นเราจะแทนที่เส้นข้างต้นโดยวงซึ่งเป็นสิ่งที่ egen ไม่ สรุปสถิติรวมเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยสถิติอะไรในสถิติสมัยใหม่ทำไมฉันควรเรียนรู้สถิติฉันต้องรู้อะไรบ้างเพื่อเรียนรู้สถิติข้อมูลประเภทต่างๆข้อมูลแบบประถมศึกษาและมัธยมศึกษาข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพวิธีการของข้อมูล สถิติการวัดค่าเฉลี่ยศูนย์มัธยฐานและโหมด Mean Mean Mean Mean Mean Mean ความสัมพันธ์ระหว่างเลขคณิตเรขาคณิตและค่าเฉลี่ยของค่าความถ่วงน้ำหนักค่ามัธยฐานค่ามัธยฐาน มาตรการของ การกระจายตัวของ Data. Variance และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน Quartiles และ Quartile Range การแสดงกราฟแท่งแบบข้อมูลเชิงพิกัดการตีความพล็อตเชิงพรรณนากราฟเส้นตรงแบบ Polygon. Bernoulli Trials. Introductory การวิเคราะห์แบบเบย์เซียนการแจกแจงแบบกระจายตัวการแจกแจงแบบไม่ใช้รูปแบบการแจกแจงของ Bernoulli Distribution. Binomial Distribution. Poisson Distribution. Geometric Distribution. Nedative Binomial Distribution. Hypergeometric Distribution. Continuous Distributions. Uniform Distribution. Exponential Distribution. Gamma Distribution. Normal Distribution. Chi-Square Distribution. Student-t Distribution. F Distribution. Beta Distribution. Weibull การจัดจำหน่ายการทดสอบ สมมุติฐานทางสถิติข้อสมมุติฐานทางสถิติการทดสอบแบบวัดค่านิยมใช้แบบทดสอบต่างๆของ Tests. z สำหรับการทดสอบ Mean. z แบบเดี่ยวสำหรับการทดสอบสองวิธีการทดสอบแบบ mean. t หนึ่งครั้งสำหรับการทดสอบ Two Me. tired t สำหรับการเปรียบเทียบวิธี Me - ทดสอบ ANOVA F Test. z สำหรับการทดสอบ Proportion. z เดียวสำหรับสองสัดส่วนตรวจสอบว่าสัดส่วน A มีค่ามากกว่าสัดส่วน B ใน Microsoft Excel. Spearman s อันดับสัมประสิทธิ์สมรรถนะของเพียร์สันผลิตภัณฑ์ Moment Correlation Coefficient. Chi-Squared Tests. Chi-Squared การทดสอบสำหรับสัดส่วนหลายตัวการทดสอบตามความเป็นไปได้สำหรับ Squidency. Approximations ของการแจกแจงประมาณการ 12 07, 28 มีนาคม 2007 UTC สมการของความดีความมีประสิทธิภาพและความพอเพียงปัญหาเล็ก ๆ น้อย ๆ ปัญหาสถิติปัญหาที่เกิดขึ้นปัญหาการแสดงผลปัญหาการแจกจ่ายปัญหาปัญหาการทดสอบข้อมูลวิธีการที่เป็นแบบฉบับพีชคณิตเชิงเส้นแบบพื้นฐานและการจัดระเบียบข้อบังคับของ Gram-Schmidt การใช้การปรับการถดถอยเชิงปริมาณ ของสถิติ Software. Numerics ใน Excel. Statistics NumericalMethods การสร้างจำนวนสุ่มการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณการวิเคราะห์ชิ้นส่วนอะไหล่การวิเคราะห์ปัจจัยสำหรับข้อมูลเมตริกการวิเคราะห์ปัจจัยสำหรับข้อมูลลำดับที่การวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบดั้งเดิมการวิเคราะห์ความผิดปกติการวิเคราะห์เฉพาะของชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงการวิเคราะห์ข้อมูลของวัณโรค ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกใช้เมื่อคุณต้องการรับภาพทั่วไปของแนวโน้มที่มีอยู่ในข้อมูล set ชุดข้อมูลที่น่าห่วงโดยทั่วไปคือชุดเวลาที่เรียกว่าชุดของข้อสังเกตที่สั่งในเวลากำหนดให้ชุดข้อมูลดังกล่าว X กับจุดข้อมูลแต่ละจุด xia 2n ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 1 จุดหมายถึง xi 1 2 n 1 kininxk sum x และ จะได้รับโดยการใช้ค่าเฉลี่ยของจุด 2n รอบ xi ทำเช่นนี้ในทุกจุดข้อมูลในชุดยกเว้นจุดที่ใกล้เคียงกับขอบสร้างชุดใหม่เวลาที่เรียบเรียบเผยให้เห็นเฉพาะแนวโน้มทั่วไปของชุดครั้งแรก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับการสังเกตการณ์ตามเวลามากมักจะล้าหลังนั่นคือเราใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันโดยดูที่ค่าเฉลี่ยของ 10 วันที่ผ่านมาเราสามารถสร้างความตื่นเต้นให้กับผู้ที่รู้ว่าสถิติน่าสนใจโดยพิจารณาน้ำหนักที่แตกต่างกัน 10 วันบางทีวันล่าสุดที่ควรจะสำคัญที่สุดในการประมาณการของเราและค่าจาก 10 วันที่ผ่านมาจะเป็นสิ่งสำคัญที่สุดตราบเท่าที่เรามีชุดของน้ำหนักที่รวมถึง 1 นี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยอมรับได้ บางครั้งน้ำหนักจะถูกเลือกตามเส้นโค้งที่ชี้แจงเพื่อให้มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสด็จพระราชดำเนินโดยเฉลี่ยเราจะทำงานร่วมกับข้อมูลจากการสำรวจครัวเรือน WFS ของโคลัมเบียในปี 2518-19 ได้ทำาการแจกแจงอายุของสมาชิกในครัวเรือนทุกคนและบันทึกไว้ใน ไฟล์ ascci ซึ่งตอนนี้เราได้อ่านและพล็อตแล้วคุณจะเห็นได้ว่าการแจกจ่ายมีลักษณะราบเรียบกว่าข้อมูลจากฟิลิปปินส์ที่เราได้ศึกษามาก่อนหน้านี้คุณสามารถคำนวณดัชนี Myers สำหรับการกระจายนี้ได้วิธีการที่ง่ายและวิธีที่ง่ายที่สุด เพื่อให้เรียบ scatterplot คือการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่รู้จักกันว่าเป็นวิธีที่ใช้วิธีที่พบมากที่สุดคือการใช้หน้าต่างของ 2k 1 สังเกต k ไปทางซ้ายและ k ด้านขวาของแต่ละข้อสังเกตค่าของ k คือการค้าออก ระหว่างความนุ่มนวลของความดีของพอดีการดูแลเป็นพิเศษจะต้องดำเนินการในช่วงสุดขั้วของช่วง Stata สามารถคำนวณหาค่าเฉลี่ยในการทำงานได้โดยใช้ lowess กับค่า mean และ neweright ปัญหาทั่วไปที่เกิดขึ้นกับการวิ่งหมายถึงการอคติการแก้ปัญหาคือการใช้ wei ฟังก์ชันน้ำหนักที่เป็นที่นิยมคือ Tukey s tri-cube กำหนดให้เป็น wd 1 - d 3 3 สำหรับ d 1 และ 0 เป็นอย่างอื่นโดย d คือระยะทางไปยังจุดที่กำหนดเป้าหมาย แสดงเป็นเศษส่วนของแบนด์วิดธ์ Stata สามารถทำการคำนวณนี้ผ่าน lowess กับตัวเลือกหมายความว่าถ้าคุณละเว้นwaniaight. Anทางออกที่ดียิ่งขึ้นคือการใช้เส้นวิ่งเรากำหนดอีกครั้งละแวกใกล้เคียงสำหรับแต่ละจุดโดยทั่วไป k เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดในแต่ละด้าน, พอดีบรรทัดการถดถอยไปยังจุดในพื้นที่ใกล้เคียงแล้วใช้เพื่อทำนายค่าเรียบสำหรับการสังเกตดัชนีนี้เสียงเหมือนมากของการทำงาน แต่การคำนวณสามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้การปรับปรุงการถดถอยสูตร Stata สามารถคำนวณบรรทัดทำงานผ่าน lowess ถ้าคุณละเว้น แต่รวมกว่าightยังดีกว่าคือการใช้สายการทำงานที่ถ่วงน้ำหนักให้น้ำหนักมากขึ้นเพื่อสังเกตที่ใกล้เคียงที่สุดซึ่งเป็นสิ่งที่ lowess เรียบไม่เป็นตัวแปรดังต่อไปนี้การประเมินด้วย iterati ไม่กี่ ons เพื่อให้ได้เส้นที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นนี่เป็นเทคนิคที่ดีที่สุดในครอบครัวของ Lowes Stata ใช้เส้นที่มีน้ำหนักมากถ้าคุณละเว้นค่าเฉลี่ยและมีight. Rใช้ lowess ที่นุ่มนวลขึ้นผ่าน lowess ฟังก์ชันและ lesser รุ่นใหม่ซึ่งใช้อินเตอร์เฟสสูตร ด้วยตัวบ่งชี้อย่างน้อยหนึ่งรายการและค่าดีฟอลต์ที่แตกต่างกันไปองศาการวัดพารามิเตอร์ควบคุมระดับของพหุนามในระบบค่าดีฟอลต์คือ 2 สำหรับรูปสี่ส่วนทางเลือกคือ 1 สำหรับเส้นตรงและ 0 สำหรับการรันการใช้งานทั้งสองแบบสามารถใช้ estimator ที่มีประสิทธิภาพโดยมีจำนวนการควบคุมซ้ำ โดยใช้พารามิเตอร์ iter หรือ iterations ประเภท less และ lowess ในคอนโซล R ข้อมูลเพิ่มเติมใน ggplot คุณสามารถวางซ้อนทับ lowess เรียบโดยการเรียก geomsmooth รูปด้านล่างแสดงข้อมูลโคลัมเบียและ lowess เรียบโดยมีช่วงหรือแบนด์วิดธ์เท่ากับ 25 ของ ข้อมูลคุณอาจต้องการลองแบททรับที่แตกต่างกันเพื่อดูว่าผลการค้นหาแตกต่างกันอย่างไรการพิจารณาการตั้งค่าแบบละเอียดอีกครั้งการปรับการกระจายอายุให้เป็นวิธีที่ดีกว่าในการค้นหา ความชอบของ ss หลักกว่า Myers ผสมให้เราคำนวณหลักสุดท้ายของอายุและจัดกลุ่มข้อมูลในช่วงทั้งหมดของข้อมูลโดยใช้ความถี่ที่สังเกตได้และความถี่ที่น้อยลงจะแสดงให้เห็นว่ามีการตั้งค่าสำหรับช่วงอายุที่ลงท้ายด้วย 0 และ 5 ซึ่งเป็น มากสามัญและอาจ 2 เช่นกันตอนนี้เราใช้เรียบเป็น weight. The ความถี่เรียบแสดงให้เห็นว่าเราคาดหวังว่าคนน้อยกว่าตัวเลขที่สูงขึ้นแม้ในการกระจายราบรื่นกับสิ้นสุดใน 0 มากกว่า 9 ตอนนี้เราพร้อมที่จะคำนวณดัชนี ของการตั้งค่าหลักที่กำหนดไว้เป็นครึ่งหนึ่งของผลรวมของความแตกต่างแน่นอนระหว่างความถี่สังเกตและเรียบเราเห็นว่าเราจะต้องปรับ 5 5 ของข้อสังเกตเพื่อกำจัดการตั้งค่าหลักคุณอาจต้องการเปรียบเทียบผลนี้กับ Myers ดัชนี 2017 Germ n Rodr guez, มหาวิทยาลัยพรินซ์ตัน