गणना समूहों में stata विदेशी मुद्रा

इसे और अधिक संक्षेप में करने का एक अन्य तरीका संपादित करें क्यों टैगिंग तब यह अक्सर एक टैग वैरिएबल के लिए उपयोगी होता है जब आप व्यक्तिगत और समूह स्तर के बीच आगे बढ़ते हैं egen, टैग () एक ही बात करता है क्यों नं। 1 अगर आपको प्रत्येक समूह के लिए सिर्फ एक बार यह मान होना चाहिए, और ऐसा करने के दो तरीके हैं जो हमेशा उन समूहों के लिए काम करते हैं जो एक अवलोकन के रूप में छोटा हो सकता है, यह पहली या अंतिम अवलोकन के लिए करता है एक समूह। 1 के समूह में, वे समान हैं, लेकिन इससे कोई फर्क नहीं पड़ता इसलिए अगर एन एन यह करने का एक और तरीका है। कोड को उन परिस्थितियों में बदला जाना चाहिए, जहां आपको कुछ वैरिएबल ईजन पर गिनती की जरूरत नहीं है, गिनती () समान है, लेकिन समान नहीं है। नोट: आईडीईआर सांख्यिकीय परामर्श समूह वेबसाइट को WordPress सीएमएस में माइग्रेट करने के लिए फरवरी में सुविधा प्रदान करेगा रखरखाव और नई सामग्री का निर्माण हमारे कुछ पुराने पृष्ठों को हटा दिया जाएगा या संग्रहीत किया जाएगा ताकि उन्हें अब बनाए रखा नहीं जाएगा हम रीडायरेक्ट बनाए रखने का प्रयास करेंगे ताकि पुरानी यूआरएल हम जितनी अच्छी तरह काम कर सकें उतना काम जारी रहेगा। डिजिटल रिसर्च और एजुकेशन फॉर डिजिटल रिसर्च एंड एजुकेशन में आपका स्वागत है एक उपहार देने के लिए स्टेट कंसल्टिंग ग्रुप द्वारा सहायता करें। स्टेटा एफएक्यू। स्टटा स्टाटा में गिनती डेटा का विश्लेषण कैसे कर सकता है कई प्रक्रियाएं हैं जो गिनती डेटा का विश्लेषण करने में इस्तेमाल की जा सकती हैं। लॉस एंजिल्स के दो उच्च विद्यालयों के 316 विद्यार्थियों पर डाटासेट को लोड करने और वर्णन करने से शुरू होकर चलें। चलिए वैरिएबल दिनों का विश्लेषण करने के लिए यह देखने के लिए कि क्या लिंग और क्षमता के कारण प्रभाव पड़ता है, जैसा कि मैथेंस और लैंग्ने द्वारा मापा जाता है। शुरूआत करने के लिए, हमें हमेशा से ओएलएस प्रतिगमन में गिनती डेटा का उपयोग करने के बारे में चेतावनी दी गई है। एक सरल हिस्टोग्राम हमें दिखा सकता है कि यह एक अच्छी सिफारिश है। आंकड़ों को सही तरीके से तिरछा कर दिया गया है, इसलिए स्पष्ट रूप से ओएलएस प्रतिगमन अनुचित होगा। गिनती डेटा अक्सर एक विषाक्त वितरण का पालन करते हैं, इसलिए कुछ प्रकार के पॉइज़न विश्लेषण उपयुक्त हो सकते हैं। सांख्यिकीय सिद्धांत से स्मरण करें कि एक विषाक्त वितरण में माध्य और भिन्न भिन्नताएं समान हैं। विस्तार विकल्प का उपयोग करके दिन के दिनों का संक्षिप्त विवरण देता है। दिन के दिनों का विचरण मतलब से 10 गुना अधिक होता है। दिन के वितरण का वितरण अति-विचलन के संकेतों को प्रदर्शित कर रहा है, अर्थात्, विषाक्त वितरण में अपेक्षा की जा सकती है। एक वैकल्पिक विश्लेषण करने से पहले, एक पॉिसन प्रतिगमन चलाने की सुविधा देता है, भले ही हम मानते हैं कि पॉज़न वितरण सही नहीं है। पॉसों का प्रतिगमन poisgof कमांड के साथ पीछा किया जा सकता है जो पॉसंस वेलनेस-फिट के परीक्षण करता है ये ये आदेश किस तरह दिखते हैं गोफ में ची-स्क्वायर के लिए बड़े मूल्य एक और संकेतक है कि पॉज़न वितरण एक अच्छा विकल्प नहीं है। गोफ से एक महत्वपूर्ण (plt0.05) परीक्षण आंकड़े इंगित करता है कि पॉिसन मॉडल अनौपचारिक है। आइए एक बार और विश्लेषण चलाएं, इस समय नकारात्मक द्विपदीय प्रतिगमन का उपयोग कर। ओवरडिसिशन के मामलों में नकारात्मक द्विपद प्रतिगमन अक्सर अधिक उपयुक्त होता है। यहाँ नकारात्मक द्विपद विश्लेषण है विश्लेषण के निचले भाग में संभावना अनुपात परीक्षण ओवरडिसिशन पैरामीटर अल्फा की एक परीक्षा है। जब ओवरडिसिस्पर्शन पैरामीटर शून्य होता है, तो नकारात्मक द्विपदीय distrbution एक पॉज़न वितरण के बराबर होता है। इस मामले में, अल्फा शून्य से काफी अलग है और इस प्रकार एक आखिरी बार मजबूत होता है कि पॉज़न वितरण उचित नहीं है। विश्लेषण में ही, लिंग और लैंगन दोनों महत्वपूर्ण हैं, जबकि मैथेंस नहीं है। लिंग (1female, 2male) के कोडिंग से यह स्पष्ट है कि मादा अनुपस्थित न होने से काफी अधिक अनुपस्थित हैं। लैंग्नेस के लिए महत्वपूर्ण गुणांक से पता चलता है कि उच्च क्षमता वाले विद्यार्थियों को कम क्षमता के छात्रों की तुलना में कम अनुपस्थित हैं। इस वेब साइट की सामग्री को कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय द्वारा किसी विशेष वेब साइट, किताब या सॉफ़्टवेयर उत्पाद के समर्थन के रूप में नहीं समझा जाना चाहिए।