स्टाटा फॉरेक्स में समय श्रृंखला प्रतिगमन

डेटा की किसी भी नियमित श्रृंखला में आवधिकता प्राप्त करने का एक बहुत अच्छा तरीका यह है कि किसी भी समग्र प्रवृत्ति को हटाने के बाद अपनी शक्ति स्पेक्ट्रम का निरीक्षण करना। (यह पूरी तरह से स्वचालित स्क्रीनिंग के लिए उधार देता है जब कुल शक्ति एक मानक मूल्य, जैसे एकता, के लिए सामान्यीकृत होती है।) अन्य व्यवहारों के साथ अव्यवस्थित अवधि से बचने के लिए प्रारंभिक रुझान को हटाने (और सीरियल सहसंबंध को हटाने के वैकल्पिक वैकल्पिक) आवश्यक है। मूल स्पेक्ट्रम का उचित रूप से चिकना संस्करण के आटोक्वायरेंस फ़ंक्शन के असतत फूरियर ट्रांसफ़ॉर्म है। यदि आप भौतिक तरंग के नमूने के रूप में समय श्रृंखला के बारे में सोचते हैं, तो आप अनुमान लगा सकते हैं कि प्रत्येक आवृत्ति में कुल तरंगों को कितना शक्ति दी जाती है। पावर स्पेक्ट्रम (या टाइमोग्राम) प्लैट्स बनाम प्लस वर्क्स फ्रीक्वेंसी। चक्रीय (ये, दोहराए जाने वाले या मौसमी पैटर्न) उनके आवृत्तियों पर स्थित बड़े स्पाइक के रूप में दिखाई देंगे। उदाहरण के तौर पर, एक वर्ष (365 मूल्यों) के लिए ली गई दैनिक माप से अवशेषों की इस (नकली) समय श्रृंखला पर विचार करें। मूल्य किसी भी स्पष्ट प्रवृत्तियों के बिना 0 के आसपास उतार-चढ़ाव करता है, यह दर्शाता है कि सभी महत्वपूर्ण रुझानों को हटा दिया गया है। अस्थिरता यादृच्छिक लगता है: कोई आवधिकता स्पष्ट नहीं है। यह एक ही डेटा के एक और भूखंड है, जिसे हमें संभावित आवधिक पैटर्न देखने में मदद करने के लिए तैयार किया गया है। यदि आप वास्तव में कड़ी मेहनत करते हैं, तो हो सकता है कि आपको 11 से 12 गुना ज्यादा शोर और दोहराव वाला पैटर्न मिल जाए। उपरोक्त शून्य और निम्न-शून्य मानों के लम्बे समय के दृश्यों को कम से कम कुछ सकारात्मक आत्मसंयोजन सुझाव देते हैं, यह दिखाते हुए कि यह श्रृंखला पूरी तरह यादृच्छिक नहीं है। इस अवधि के लिए, 9 1 तक की आवृत्तियों के लिए दिखाया गया है (कुल श्रृंखला लंबाई का एक चौथाई)। यह एक वेल्च खिड़की के साथ बनाया गया था और यूनिट क्षेत्र में सामान्यीकृत (संपूर्ण अवधि के लिए, न सिर्फ भाग दिखाया गया भाग)। शक्ति सफेद शोर (छोटे यादृच्छिक उतार-चढ़ाव) प्लस दो प्रमुख स्पाइक्स जैसी दिखती है। उन्हें याद करना मुश्किल है, वे नहीं हैं 12 की अवधि में बड़ा और 52 की अवधि में छोटे। इस पद्धति ने इन आंकड़ों में एक मासिक चक्र और साप्ताहिक चक्र का पता लगाया है। वास्तव में यह सब वहाँ है चक्र (मौसमी) का पता लगाने के लिए, बस अपेक्षाकृत बड़े स्थानीय अधिकतममा के लिए कालक्रम (जो मूल्यों की सूची है) स्कैन करें। यह पता लगाने का समय है कि यह डेटा कैसे बनाया गया। मूल्य दो साइन लहरों की एक राशि से उत्पन्न होता है, आवृत्ति 12 (स्क्वायर आयाप 34 का) और दूसरा आवृत्ति 52 (स्क्वेर्ड आयाम 14) के साथ। ये हैं जो कालक्रम में spikes का पता लगाया गया है। उनकी राशि को मोटी काली वक्र के रूप में दिखाया गया है। सामान्य तौर पर विचरण 2 का सामान्य शोर तब जोड़ा गया था, जैसा कि काले रंग की परतों से लाल बत्ती से लेकर हल्की भूरे रंग की पट्टी के रूप में दिखाया गया था। इस शोर ने कालक्रम के निचले भाग में निम्न-स्तर की लहर शुरू की, जो अन्यथा सिर्फ एक फ्लैट 0 होगा। मूल्यों में कुल भिन्नता का दो-तिहाई हिस्सा गैर-आवधिक और यादृच्छिक है, जो बहुत शोर है: इसलिए केवल बिंदुओं को देखकर आवधिकता को बनाना मुश्किल है फिर भी (भाग में क्योंकि थियरों का इतना डेटा है) अवधि के साथ आवृत्तियों को खोजने के लिए आसान है और परिणाम स्पष्ट है। कंप्यूटिंग समय-सारिणी के लिए निर्देश और अच्छी सलाह संख्यात्मक व्यंजनों साइट पर दिखाई देती हैं: FFT का उपयोग करके बिजली स्पेक्ट्रम आकलन पर अनुभाग देखें। समय अवधि अनुमान के लिए कोड है। इन उदाहरणों को मेथमैटिका 8 में बनाया गया था, यह अवधि अपने फूरियर फ़ंक्शन के साथ गणना की गई थी। 28 सितंबर को 16:38 का उत्तर दिया गया। इसके बाद किसी भी समग्र प्रवृत्ति को हटाने के बाद Achilles एड़ी को कई बार प्रवृत्त हो सकते हैं, कई स्तरों के बदलावों को आपके उदाहरण में शामिल किया गया था। विचार यह है कि इनपुट श्रृंखला प्रकृति में नियतात्मक हैं मौसमी और नियमित एआरआईएमए संरचना की संभावित उपस्थिति का चेहरा अनुपचारित असामान्य वन टाइम वैल्यू किसी भी समय-आधारित पहचान योजना को बिगड़ सकती है क्योंकि समय-समय पर पूर्वाग्रह के कारण गैर-महत्त्व उत्पन्न होता है। अगर साप्ताहिक और मासिक प्रभाव पूर्व में कुछ बिंदु पर बदलते हैं, तो कालक्रम आधारित प्रक्रिया विफल हो जाएगी ndash IrishStat Sep 2 9 11 0:06 आयरिश मुझे लगता है कि आपकी टिप्पणी कुछ हद तक अतिरंजित हो सकती है। यह सबसे प्रारंभिक एकमुश्त वैल्यूजक्वाट (उर्फ आउटलेटर्स) को ढूंढने और उसका इलाज करने के लिए सबसे प्रारंभिक है, इसलिए यह केवल इस बात पर जोर देने का उल्लेख करता है कि कुछ समय श्रृंखला के आकलनकर्ता आउटलेटर्स के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं। quot; प्रकृति में निपुणवादी मूल विचारों का प्रतिनिधित्व करता है: कोई भी यह नहीं मानता है कि निर्धारकवाद (जैसा कि सिमुलेशन में शोर की भारी मात्रा से इसका सबूत है) अनुकरण में वास्तविकता में लगभग एक मॉडल - वास्तविकता के रूप में एक निश्चित आवधिक संकेत को शामिल किया गया है - केवल अवधि के समय और ऋतु के बीच संबंध को वर्णन करने के लिए (निरंतर।) Ndash whuber 9830 29 सितंबर 11 पर 16:41 हाँ, मौसम की अवधि में परिवर्तन अवधि (और एसीएफ, आदि), विशेष रूप से आवृत्ति (संभावना नहीं) या चरण (संभव) में परिवर्तन अस्पष्ट कर सकते हैं। मेरे पद के संदर्भ में यह संभाल करने के लिए एक समाधान दिया जाता है: वे समय-समय पर आकलन के लिए एक चलती विंडो का उपयोग करने की सलाह देते हैं। इसके लिए एक कला है, और स्पष्ट रूप से नुकसान हो रहे हैं, ताकि जितना समय श्रृंखला विश्लेषण विशेषज्ञ उपचार से लाभ होगा, जैसा कि आप वकालत करते हैं। लेकिन प्रश्न पूछता है कि क्या मौसमी सटोरियों का पता लगाने के लिए कुछ गलत तरीके हैं और इसमें कोई शक नहीं है कि यह एक सांख्यिकीय शक्तिशाली, कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल, आसानी से व्याख्यात्मक विकल्प है। ndash whuber 9830 29 सितंबर को 16:46 मेरी दुनिया में sinescosines का उपयोग कर रहे हैं उद्धरण चिह्नों की तुलना बहुत साल के संकेतक के महीने की तरह ज्यादा। किसी भी पूर्व-विनिर्दिष्ट मॉडल को फ़िट करने से उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट पैटर्न में लगाए गए मूल्यों को प्रतिबंधित किया जाता है, अक्सर उप-मानक। डेटा को एंटिस्टास्टेड कंप्यूटर सॉफ़्टवेयर की मदद करने के लिए निश्चित और स्टोकिस्टिक इनपुट एन. बी. मैं एआरआईएमए को संरचनाओं को स्टोचस्टिक या अनुकूली उद्धरणों के रूप में बताता हूं क्योंकि फिट मूल्यों को श्रृंखला के इतिहास में बदलाव के लिए समायोजित किया जाता है। मेरी राय में कालक्रम की उपयोगिता क्विटोवर्सक्वाइट सरल सांख्यिकीय मॉडलिंग ndash IrishStat Sep 29 11 at 17:44 whuber एक ही बात को दोहरा कर उपयोगी नहीं हो सकता है हालांकि, यह भी अच्छा हो सकता है कि पैराग्राफ नीचे पैराग्राफ को ठीक करने के लिए कहा जाए कि स्पाइक 12 व 52 बार प्रति वर्ष के उद्धरण पर स्थित हैं, और नहीं, साजिश को फिक्स करने के लिए भी quotteriodquot के बजाय quotfrequencyquot अच्छा हो सकता है अगर आपको लगता है कि यह भी परेशान नहीं है ndash Celelibi Oct 11 16 at 15:29 मौसमी समय के साथ और अक्सर बदल सकता है इसलिए संरचना का पता लगाने के लिए संक्षेप उपाय काफी अपर्याप्त हो सकते हैं। किसी को एआरआईएए के गुणांकों में परिवर्तन के लिए परीक्षण करना पड़ता है और मौसमी डमी में अक्सर बदलाव होता है। उदाहरण के लिए एक 10 साल के क्षितिज में पहले के वर्षों के लिए जून प्रभाव हो सकता है लेकिन पिछले 10-कश्मीर के वर्षों में जून प्रभाव का प्रमाण है। एक साधारण समग्र जून प्रभाव गैर-महत्वपूर्ण हो सकता है क्योंकि प्रभाव समय के साथ स्थिर नहीं था। इसी तरह एक मौसमी ARIMA घटक भी बदल सकता है स्थानीय स्तर की शिफ्ट और या स्थानीय समय के रुझानों को शामिल करने के लिए देखभाल की जानी चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि त्रुटियों का विचलन समय के साथ स्थिर रहा है। किसी को मूल डेटा पर जीएलएसवाइटिड कम से कम स्क्वायर या पावर ट्रांसपोर्टेशन जैसे लॉजक्ष्वार जड़ें आदि जैसे परिवर्तनों का मूल्यांकन नहीं करना चाहिए, लेकिन एक अस्थायी मॉडल की त्रुटियों पर मूल्यांकन करना चाहिए। गाऊसी मान्यताओं को देखने के आंकड़ों के साथ कुछ भी नहीं करना पड़ता है, लेकिन सभी मॉडल से त्रुटियों के साथ करते हैं। यह सांख्यिकीय परीक्षण के आधार के कारण होता है जो एक गैर-केंद्रीय ची-स्क्वायर चर के अनुपात का उपयोग केंद्रीय ची-स्क्वायर चर में करता है। यदि आप अपनी दुनिया से एक उदाहरण श्रृंखला पोस्ट करना चाहते हैं तो मुझे आपको और सूची को मौसमी संरचना का पता लगाने के लिए एक संपूर्ण विश्लेषण प्रदान करने में खुशी होगी। उत्तर दिया, 27 सितंबर को 18:36, चार्लीज़ का उत्तर अच्छा है, और इसकी आईडी कहाँ है यदि आप ACF ग्राफ़ का उपयोग नहीं करना चाहते हैं, तो आप वर्तमान में कश्मीर समय के लिए के -1 डमी वैरिएबल बना सकते हैं। फिर आप देख सकते हैं कि डमी वैरिएबल डमी वैरिएबल (और संभवतः एक प्रवृत्ति शब्द) के साथ प्रतिगमन में महत्वपूर्ण हैं या नहीं। यदि आपका डेटा त्रैमासिक है: डमी क्यू 2 1 है, अगर यह दूसरी तिमाही है, अन्य 0 डमी क्यू 3 1 है अगर यह तीसरी तिमाही है, अन्य 0 डमी क्यू 4 1 है, अगर यह चौथी तिमाही है, दूसरा 0 नोट तिमाही 1 है बेस केस (सभी 3 डमीज शून्य) आप मिनिटैब में समय श्रृंखला में अपघटन भी देख सकते हैं - अक्सर शास्त्रीय अपघटन कहा जाता है अंत में, आप कुछ और आधुनिक उपयोग करना चाह सकते हैं, लेकिन यह आरंभ करने के लिए एक सरल स्थान है। 27 सितंबर को 18:53 उत्तर दिया मैं खुद को आर के लिए थोड़ा नया हूँ, लेकिन एसीएफ समारोह की मेरी समझ यह है कि यदि ऊर्ध्वाधर रेखा ऊपर की धराशायी रेखा से ऊपर या नीचे की खाई वाली रेखा से नीचे होती है, तो कुछ आत्म-आकलन (सीजन सहित) । 27 सितंबर को 15:47 उत्तर में सदिश की सदिश बनाने की कोशिश करें। फिटिंग सिनेसॉइसिन आदि कुछ भौतिक-भौतिक समय श्रृंखला के लिए उपयोगी हो सकते हैं लेकिन आपको MSB से अवगत होना चाहिए। मॉडल विशिष्टता पूर्वाग्रह ndash IrishStat Sep 28 11 14:31 Autoregression ऋतुमान का मतलब नहीं है ndash Jens Nov 22 13 12:32 आपका उत्तर 2017 स्टैक एक्सचेंज, इंकटास्ट रिलीज: स्टेटा 14 (अप्रैल 2015) ऑपरेटिंग सिस्टम: विंडोज, मैक ओएस, लिनक्स न्यू बायेशियन विश्लेषण कमांड्स उपचार प्रभाव विश्लेषण आईआरटी (मद रिस्पांस थ्योरी) विश्लेषण का समर्थन नई भाषाओं में यूनिकोड स्टेटा नई समय श्रृंखला के आदेश और बहुत अधिक अंत उपयोगकर्ता लाइसेंस समझौते Stata 14 एक पूर्ण, एकीकृत सांख्यिकीय पैकेज है जो आपको डेटा विश्लेषण, डेटा प्रबंधन और ग्राफिक्स के लिए आवश्यक सभी प्रदान करता है। स्टेटा मॉड्यूल में नहीं बेचा जाता है, जिसका अर्थ है कि आपको एक पैकेज में सभी की जरूरत है। और, आप एक सदाबहार लाइसेंस चुन सकते हैं, कभी भी खरीदने के लिए और कुछ नहीं। वार्षिक लाइसेंस भी उपलब्ध हैं। स्ताटा के निम्नलिखित सभी स्वादों में स्टाटा के अंतर्गत पीडीएफ दस्तावेजों के रूप में शामिल कमांड और फीचर्स और मैनुअल का एक पूरा सेट है। स्टेटाएप: स्ताटा का सबसे तेज़ संस्करण (दोहरे कोर और मल्टीकोर एमआईटीप्रोसेसर कंप्यूटर्स के लिए) StataSE: बड़े डेटासेट्स के लिए स्टेटाटाटाइट: स्टेटा के लिए मॉडरेट-साइज डेटासेट्स लघु स्थिति: स्टाटा का एक संस्करण जो छोटे डेटासेट (केवल शैक्षणिक खरीद के लिए) को संभालता है। स्टैटापा की सुविधाओं की तुलना स्ताटा का सबसे तेज और सबसे बड़ा संस्करण है। 2006 के मध्य से खरीदे गए ज्यादातर कंप्यूटर स्टैटापाप के उन्नत मल्टी प्रसेसिंग का लाभ उठा सकते हैं। इसमें इंटेल कोरट्रड 2 डुओ, आई 3, आई 5, आई 7 और एएमडी एक्स 2 ड्यूल-कोर चिप्स शामिल हैं। दोहरे कोर चिप्स पर, स्टेटाएप 40 समग्र समग्र और 72 तेज होता है जहां यह महत्वपूर्ण होता है - समय-उपभोक्ता अनुमान आदेश पर। दो कोर या प्रोसेसर के साथ, स्टेटाएप भी तेज़ है। स्टैटापाप StataSE का एक संस्करण है जो बहुप्रोसेसर और मल्टीकोर कंप्यूटर पर चलता है। स्टैटैप किसी भी आंकड़ों और डेटा-प्रबंधन पैकेज के मल्टीप्रोसेसर कंप्यूटर्स और मल्टीकोर कंप्यूटर के लिए सबसे व्यापक समर्थन प्रदान करता है। स्टैटैप के बारे में रोमांचक चीज और स्टैटापाप और स्टैटसे के बीच एकमात्र अंतर यह है कि स्टैटापाप तेजी से तेज़ हो जाता है स्टैटैप आपको डेटा की तुलना में डेढ़-तिहाई से दो-तिहाई समय की तुलना में सस्ते दोहरे कोर डेस्कटॉप और लैपटॉप पर StataSE की तुलना में और क्वाड-कोर डेस्कटॉप पर एक-चौथाई से डेढ़ समय में डेटा का विश्लेषण करने देता है। स्टेटाएम्प बहुप्रोसेसर सर्वर पर भी तेजी से चलाता है। स्टैटैप 64 प्रोसेसरकोर्स का समर्थन करता है। एक संपूर्ण दुनिया में, सॉफ्टवेयर दो कोर पर दोगुना दोगुना चलती, चार बार चार कोर, आठ कोर के रूप में आठ गुना, और इतने पर। सभी आज्ञाओं के पार, स्टेटाएप दो कोर पर 1.6 गुना तेजी, चार कोर पर 2.1 गुना तेजी, और आठ कोर पर 2.7 गुना तेज है। इन मूल्यों में औसत गति सुधार हैं आधा कमांड भी तेजी से चलाते हैं वितरण के दूसरी तरफ, कुछ कमांड तेजी से नहीं चलते हैं, अक्सर क्योंकि वे स्वाभाविक रूप से अनुक्रमिक होते हैं, जैसे समय-श्रृंखला के आदेश स्ताटा ने यह सुनिश्चित करने के लिए कड़ी मेहनत की कि रनों के चलने वाले कमानों के लिए प्रदर्शन लाभ अधिक से अधिक होगा। सभी अनुमान आदेशों में, स्टेटाएप दोहरे कोर कंप्यूटर्स पर 1.8 गुना तेजी, क्वाड-कोर कंप्यूटर पर 2.8 गुना तेज और आठ कोर के साथ कंप्यूटर पर 4.1 गुना तेजी लाता है। StataMP 100 संगत अन्य संस्करणों के साथ Stata है। स्टेटाएम्पी की गति सुधार को प्राप्त करने के लिए किसी भी तरीके से विश्लेषणों में सुधार या संशोधित नहीं किया जाना है। स्टैटैप निम्नलिखित ऑपरेटिंग सिस्टमों के लिए उपलब्ध है: विंडोज़ (32- और 64-बिट प्रोसेसर) मैक ओएस एक्स (64-बिट इंटेल प्रोसेसर) लिनक्स (32- और 64-बिट प्रोसेसर) सोलारिस (64-बिट SPARC और x86-64) । StataMP चलाने के लिए, आप एक डेस्कटॉप कंप्यूटर का उपयोग डुअल-कोर या क्वाड-कोर प्रोसेसर के साथ कर सकते हैं, या आप एकाधिक प्रोसेसर वाले सर्वर का उपयोग कर सकते हैं। क्या एक कंप्यूटर में अलग-अलग प्रोसेसर या एकाधिक कोर वाले एक प्रोसेसर का कोई अंतर नहीं है। अधिक प्रोसेसर या कोर स्टेटा एमपी को तेजी से चलाता है स्टैटापाप या हार्डवेयर प्रश्नों के लिए अपग्रेड करने के बारे में अधिक सलाह के लिए, कृपया हमारी बिक्री टीम से संपर्क करें स्टेटा एसई, स्टेटाएप जैसे ही वही संख्याओं और अवलोकन के लिए अनुमति देता है और एकमात्र अंतर यह है कि यह समानांतर प्रसंस्करण के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है। इसके अलावा, स्टैटेज़, स्टेटाइक और स्मॉल स्टैट केवल डेटासेट आकार में भिन्न होते हैं, जो कि प्रत्येक स्टैटसे और स्टैटापा का विश्लेषण कर सकता है, स्टेटाइक (10,998 तक) की तुलना में अधिक स्वतंत्र चर के साथ मॉडल फिट कर सकता है। स्टेटाइक डेटासेट को 2,047 रूपये के साथ के रूप में देता है। अवलोकन की अधिकतम संख्या 2.14 बिलियन है स्टैटाइक में एक मॉडल में 798 दाईं ओर वाले वेरिएबल्स हो सकते हैं। छोटे पत्ते अधिकतम 99 वैरिएबल और 1,200 निरीक्षणों के साथ डेटासेट का विश्लेषण करने तक सीमित है। लघु स्थिति में एक मॉडल में 99 सही हाथ वाले चर पर हो सकते हैं। सुविधाओं की तुलना अवलोकन की अधिकतम संख्या केवल आपके सिस्टम पर उपलब्ध रैम की मात्रा के द्वारा सीमित है। क्या आप एक छात्र या अनुभवी अनुसंधान पेशेवर हैं, स्टाटा पैकेज की एक श्रृंखला उपलब्ध है और सभी जरूरतों के अनुरूप तैयार की गई है। स्ताटा के सभी निम्नलिखित स्वादों का एक ही, पूर्ण आदेशों और सुविधाओं का है और इसमें पीडीएफ प्रलेखन शामिल हैं: स्टैटैप: स्टेटा का सबसे तेज़ संस्करण (दोहरी- और मल्टीकोरमल्टीप्रोसेसर कंप्यूटर्स के लिए) StataSE: बड़ी डेटासेट के लिए स्टेटाटाटाइट: स्टेटा फॉर मॉडरेट-साइज़ डेटासेट लघु स्थिति: स्टाटा का एक संस्करण जो छोटे डेटासेट (केवल शैक्षणिक खरीदारी के लिए) को संभालता है क्या स्थिति मेरे लिए सही है ऊपर दिए गए सारांश उपलब्ध स्टाटा संकुल को दिखाता है स्टेटाएप स्ताटा का सबसे तेज और सबसे बड़ा संस्करण है 2006 के मध्य के बाद खरीदे गए अधिकांश कंप्यूटर्स स्टैटैपा की उन्नत मल्टी प्रसेसिंग क्षमताओं का लाभ उठा सकते हैं। StataMP, StataSE, और StataIC सभी किसी भी मशीन पर चलते हैं, लेकिन StataMP तेजी से चलाता है आप अपनी मशीन पर कोर की संख्या (सबसे 64 है) के लिए एक StataMP लाइसेंस खरीद सकते हैं। उदाहरण के लिए, अगर आपकी मशीन में आठ कोर हैं, तो आप आठ कोर (स्टैटापा एमपी 8), चार कोर (स्टैटा एमपी 4), या दो कोर (स्टैटा एमपी 2) के लिए एक स्टैटैप लाइसेंस खरीद सकते हैं। स्टैटापा स्टेटा के किसी भी अन्य स्वाद से अधिक डेटा का विश्लेषण कर सकता है। स्टैटैप मौजूदा सबसे बड़े कंप्यूटरों को दिए गए 10 से 20 अरब के अवलोकनों का विश्लेषण कर सकता है, और कंप्यूटर हार्डवेयर में कैच होने के बाद 281 ट्रेलीयन टिप्पणियों का विश्लेषण करने के लिए तैयार है। स्टैटसे, स्टेटाइक, और स्माल स्टैटा केवल डेटासेट आकार में भिन्न है जो प्रत्येक विश्लेषण कर सकता है StataSE और StataMP अधिक से अधिक स्वतंत्र चर के साथ मॉडल फिट हो सकता है (10,998 तक) StataIC StataSE 2 अरब तक अवलोकन करने का विश्लेषण कर सकता है। स्टैटाइक को 2,047 वेरिएबल्स और 2 बिलियन अवलोकन के साथ डेटासेट की सहायता करता है। स्टैटाइक में एक मॉडल में 798 दाईं ओर वाले वेरिएबल्स हो सकते हैं। छोटे पत्ते अधिकतम 99 वैरिएबल और 1,200 निरीक्षणों के साथ डेटासेट का विश्लेषण करने तक सीमित है। लघु स्थिति में एक मॉडल में अधिकतम 98 दाएं हाथ वाले चर हो सकते हैं। नोट: लघु स्टाटा द्वारा अनुमत वेरिएबल्स और अवलोकनों की संख्या में अतिरिक्त चर या सांख्यिकीय कम्प्यूटेशंस के दौरान उत्पन्न टिप्पणियां शामिल हैं। स्टेटा 14 स्टेटा 14 में नई सुविधाओं में 102 नई फीचर हैं और यह स्टाटा की सबसे बड़ी नई रिलीज़ों में से एक है और कई तरह के क्षेत्रों में उपयोगकर्ताओं के लिए नई अनुसंधान क्षमताओं की पेशकश करती है जैसे अर्थशास्त्र, स्वास्थ्य शोधकर्ता, महामारीविदों, समाजशास्त्री, मनोवैज्ञानिक, शिक्षा शोधकर्ता, राजनीतिक वैज्ञानिक और अर्थमिति नीचे स्टाटा 14 में सभी नई सुविधाओं के बारे में पढ़ें। और, ये सिर्फ नई विशेषताएं हैं अंतर्निहित मॉडल के हजारों अपने खुद के मॉडल जोड़ें अनुकूली मेट्रोपॉलिस्डैशहस्तनाएं गिब्स नमूनाकरण कन्वर्जेंस डायग्नॉस्टिक्स पोस्टिरीय सारांश हाइपोथीसिस टेस्टिंग मॉडल की तुलना आईआरटी (मद प्रतिक्रिया सिद्धांत) बाइनरी प्रतिक्रिया मॉडलएमडीश 1 पीएल, 2PL, 3PL ऑर्डिनल रिस्पॉन्स मॉडल्सएमडैशअर्जेड प्रतिसाद, आंशिक क्रेडिट, रेटिंग स्पील नाममात्र प्रतिक्रिया मॉडल हाइब्रिड मॉडल आइटम की विशेषता घटता टेस्ट विशेषता घटता आइटम की जानकारी फ़ंक्शन स्टैटा 14 दस्तावेज़ीकरण स्ताटा की हर स्थापना में पीडीएफ प्रारूप में सभी दस्तावेज शामिल हैं। स्टैटास दस्तावेज़ीकरण में स्टेटा में प्रत्येक फीचर का विवरण देने वाले तरीकों और सूत्रों और पूरी तरह से काम किए जाने वाले उदाहरणों में शामिल 12,000 से अधिक पृष्ठ शामिल हैं। आप प्रत्येक एंट्री के भीतर लिंक का उपयोग करके प्रविष्टियों में बिना किसी स्थान पर संक्रमण कर सकते हैं। स्टेटा 14 नियमावली Bayesian विश्लेषण संदर्भ मैनुअल मैक के लिए स्टेटा के साथ आरंभ करना यूनिक्स के लिए स्टेटा के साथ आरंभ करना विंडोज के लिए स्टेटा के साथ आरंभ करना Stata 14 दस्तावेज़ीकरण StataCorp LP, कॉलेज स्टेशन टेक्सास, संयुक्त राज्य अमेरिका का कॉपीराइट है, और इसका प्रयोग स्टेटाकार्प एल. पी. स्टैटैप छात्र खरीद सकते हैं स्टैटेसे Stata GradPlan प्रोग्राम के माध्यम से रियायती मूल्य पर स्टेटैसिक और स्माल स्टेटा। उपलब्ध लाइसेंस प्रकारों के बारे में अधिक जानकारी के लिए यहां क्लिक करें। सिमोन बोफेलली और जियोवन्नी उर्गा द्वारा स्टेटा का इस्तेमाल करने वाली वित्तीय अर्थमिति, समय-श्रृंखला के विश्लेषण के लिए एक उत्कृष्ट परिचय प्रदान करती है और वित्तीय के लिए स्ताता में यह कैसे करती है। मध्य पूर्व और उत्तरी अफ्रीका (मेना) क्षेत्र दोनों, डेटा की उपलब्धता और डेटा की गुणवत्ता से ग्रस्त हैं इस क्षेत्र पर डेटा एकत्र करने, साफ़ करने और पेश करने का कोई भी प्रयास एक वेल है चौथे पोलैंड स्ताटा उपयोगकर्ता समूह की बैठक सोमवार, 17 अक्टूबर 2016 को एसजीएच वारसॉ स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स, वारसा, पोलैंड में आयोजित की जाती है। स्टेटा उपयोगकर्ता समूह मील का लक्ष्य बारिश डेटा: पाशन के माध्यम से प्रत्येक चर के निर्माण और लेबलिंग को स्वचालित बनाने के लिए स्टेटा का प्रयोग अक्सर डेटा के काम में एक व्यक्ति को पता चलता है कि एक ही काम को फिर से करना चाहिए और 22 वां लंदन स्ताट उपयोगकर्ता समूह की बैठक गुरुवार, 8 और शुक्रवार, 9 सितंबर 2016 को कैस बिजनेस स्कूल, लंदन में आयोजित की जाती है। लंदन स्ताटा उपयोगकर्ता समूह की बैठक नवीनतम स्टेटा पाठ्यक्रम इस 2-दिवसीय पाठ्यक्रम में कई प्रमुख अर्थमिति पद्धतियों का एक व्यावहारिक मार्गदर्शन प्रदान किया गया है, जो अक्सर एआरएमए मॉडल, अनिवियेट और मल्टीवीयेट गेर्ट मॉडल, जोखिम प्रबंधन विश्लेषण और संभोग के माध्यम से वित्तीय समय श्रृंखला के स्टाइलिज़ तथ्यों को मॉडल करने के लिए उपयोग किया जाता है। वैकल्पिक तकनीक का प्रदर्शन स्टेटा के जरिए सचित्र किया जाएगा। पाठ्यक्रम के भीतर व्यावहारिक सत्रों में ब्याज दर डेटा, संपत्ति की कीमतें और विदेशी मुद्रा समय श्रृंखला शामिल है। यह कोर्स प्रो गियोवन्नी उर्गा द्वारा दिया जाता है, जो स्टेटस-बोफ़ेली, एस और उर्गा, जी (2016), स्टटा प्रेस: ​​टेक्सास का उपयोग करके वित्तीय अर्थमिति के लेखक हैं। रैखिक मॉडल रेखीय मान्यताओं का उपयोग करके ब्याज की भविष्यवाणियों के एक सेट से परिणाम को परिभाषित करता है। प्रतिगमन मॉडल रेखीय मॉडल का एक सबसेट है, इनमें से एक है, यदि नहीं तो सबसे मौलिक उपकरण एक सांख्यिकीविद् हो सकता है। इस कोर्स में प्रतिगमन विश्लेषण, कम से कम चौराहों, प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करना और मजबूत अनुमान के तरीकों को शामिल किया गया है। यह पाठ्यक्रम आपको डेटा प्रबंधन और स्टेटा का उपयोग करके अपने वर्कफ़्लो के पूर्ण स्वचालन के लिए उन्नत टूल प्रदान करेगा। यह 2-दिवसीय पाठ्यक्रम स्टाटा में उपलब्ध मुख्य डेटा प्रबंधन कमांड की समीक्षा करके शुरू होता है और यह स्पष्ट करता है कि उन्हें स्ता प्रोग्राम प्रोग्रामिंग के साथ गठबंधन कैसे करना है और आप सरल स्टेटा प्रोग्रामों का उपयोग करके कोड कैसे सीखेंगे। यह पाठ्यक्रम प्रतिभागियों पर चयन के आधार पर पॉलिसी मूल्यांकन के लिए आधुनिक माइक्रो-इकनॉमिक्रिक विधियों के उचित उपयोग के लिए सैद्धांतिक और व्यावहारिक दोनों के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करेगा, अनुभवजन्य विश्लेषण के लिए बेयसियन विधियों के परिचय के रूप में तैयार किए गए दो पाठ्यक्रमों में से दूसरे। हम कई सैद्धांतिक मुद्दों से शुरू करेंगे, जिसमें एक्सचेंजिबिलिटी, पूर्व-पोस्टर विश्लेषण, मॉडल तुलना और परिकल्पना परीक्षण, और लापता डेटा के मॉडल शामिल होंगे। हम पूर्व प्रेरण की मौलिक समस्या की भी जांच करेंगे। एक बोली की आवश्यकता है