स्टाटा फॉरेक्स में समय श्रृंखला प्रतिगमन विश्लेषण

शीघ्र प्रश्न ईमेल के लिए dataprinceton. edu कोई ऐप नहीं वॉकर-इन बजे के दौरान आवश्यक नोट: डीएसएएस प्रयोगशाला तब तक खुली है जब तक कि अग्नि का पत्थर खुले नहीं है, प्रयोगशाला कंप्यूटरों को अपने विश्लेषण के लिए उपयोग करने के लिए आवश्यक कोई नियुक्ति नहीं है। स्टैट टाइम सीरीज़ डेटा और tsset में टाइम सीरीज़ डेटा Statas टाइम-सीरीज़ फ़ंक्शंस और विश्लेषण का उपयोग करने के लिए, आपको पहले यह सुनिश्चित करना होगा कि आपका डेटा वास्तव में, समय-श्रृंखला है सबसे पहले, आपके पास एक तिथि वैरिएबल होना चाहिए जो कि स्टाटा दिनांक प्रारूप में है। दूसरे, आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि आपके डेटा को इस दिनांक चर के अनुसार सॉर्ट किया गया है यदि आपके पास पैनल डेटा है, तो आपके डेटा को वेरिएबल के भीतर दिनांक वैरिएबल के अनुसार सॉर्ट किया जाना चाहिए जो पैनल को पहचानता है। अंत में, आपको स्टेटा को यह बताने के लिए tsset कमांड का उपयोग करना चाहिए कि आपका डेटा टाइम-सीरीज है: पहला उदाहरण बताता है कि आपके पास साधारण समय-श्रृंखला डेटा है, और दूसरा बताता है कि आपके पास पैनल डेटा है स्टैट तिथि फॉर्मेट स्टोटा स्टोर 1 जनवरी 1 9 60 से बीते दिनों की संख्या के रूप में समाहित करता है। विगत दिनों की तिथि बनाने के लिए अलग-अलग तरीके हैं जो आपके डेटा में दिनांक का प्रतिनिधित्व कैसे करते हैं पर निर्भर करता है। यदि आपकी मूल डेटासेट में पहले से ही एक तारीख चर है, तो दिनांक () फ़ंक्शन या किसी अन्य स्ट्रिंग-तिथि आदेशों का उपयोग करें अगर आपके पास अलग-अलग दिनों की तारीख (महीने, दिन और वर्ष और तिमाही, आदि) के अलग-अलग संस्करण हैं, तो आपको आंशिक तारीख चर कार्यों का उपयोग करना होगा। एक एकल स्ट्रिंग दिनांक चर के लिए दिनांक फ़ंक्शन, कभी-कभी, आपके डेटा में स्ट्रिंग फ़ॉर्मेट में दिनांक होंगे। (एक स्ट्रिंग वैरिएबल केवल एक चर है जो सिर्फ संख्याओं के अलावा अन्य कुछ भी शामिल है।) स्ताटा इन समय-श्रृंखला की तारीखों में परिवर्तित करने का एक तरीका प्रदान करता है। सबसे पहले आपको पता होना चाहिए कि स्ट्रिंग को आसानी से अपने घटकों में विभाजित किया जाना चाहिए। दूसरे शब्दों में, 01-04-1990 फरवरी 1, 1990 0201 990 जैसे तार स्वीकार्य हैं, लेकिन 0201 9 0 नहीं हैं। उदाहरण के लिए, कह सकते हैं कि आपके पास स्ट्रिंग वेरिएबल sdate है जैसे मान 01feb1990 जैसा है और आपको उसे एक दैनिक समय-श्रृंखला की तारीख में बदलने की जरूरत है: ध्यान दें कि इस फ़ंक्शन में, स्ट्रिंग को समय-श्रृंखला की तारीखों में कनवर्ट करने के लिए, डीएमवाई भाग में वेरिएबल में दिन, महीना और वर्ष के आदेश का संकेत मिलता है अगर 1 फरवरी, 1 99 0 के रूप में मूल्यों को कोडित किया गया था, तो हम इसके बजाय एमडीवाई का इस्तेमाल करेंगे। यदि मूल दिनांक में केवल वर्ष के लिए दो अंक होते हैं तो हम इसका प्रयोग करेंगे: जब भी आपके पास दो अंक वर्ष होते हैं, तो बस सदी को Y से पहले रखें। यदि आपके पास पिछले दो अंकों के वर्षों में मिश्रित है, जैसे कि 1298 और 1200, तो इसका उपयोग करें: जहां 2020 आपके डेटा सेट में सबसे बड़ा वर्ष है। ये अन्य कार्य हैं: साप्ताहिक (स्ट्रेंवर, वाई) मासिक (स्ट्रेंवर, माय) त्रैमासिक (स्ट्रेंवर, क्यूई) अर्धरीय (स्ट्रेंवर, हाई) सालाना (स्ट्रेंवर, वाई) नोट: स्टेटा 10 डीपीएमवाई के रूप में ऊपरी केस अक्षरों का उपयोग करता है जबकि पहले के संस्करण स्टेटा लोअर केस, डीएमआई का उपयोग करता है। आंशिक तारीख चर के लिए दिनांक फ़ंक्शन अक्सर आपके पास उन तारीखों के विभिन्न घटकों के लिए अलग-अलग चर होंगे जिन्हें आप उन्हें उचित समय-श्रृंखला की तिथि के रूप में निर्दिष्ट कर सकते हैं। स्ताट संख्यात्मक चर के साथ ऐसा करने का एक आसान तरीका प्रदान करता है यदि आपके पास महीने, दिन और वर्ष के लिए अलग-अलग चर है तो एक बीत गई तारीख चर बनाने के लिए mdy () फ़ंक्शन का उपयोग करें। एक बार जब आप एक बीता हुआ तारीख चर बनाते हैं, तो आप शायद इसे प्रारूपित करना चाहते हैं, जैसा कि नीचे वर्णित है। एमडीआई () फ़ंक्शन का उपयोग एटेटेड स्टाटा तिथि वेरिएबल बनाने के लिए करें, जब आपके मूल डेटा में महीने, दिन और वर्ष के लिए अलग-अलग चर होते हैं। महीना, दिन और वर्ष के चर संख्यात्मक होना चाहिए। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आप इन आंकड़ों के साथ काम कर रहे हैं: एक नंबर के रूप में संग्रहीत एक दिनांक चर परिवर्तित करना यदि आपके पास कोई दिनांक वैरिएबल है जहां दिनांक को yyyymmdd फार्म के एक नंबर के रूप में संग्रहीत किया जाता है (उदाहरण के लिए, 31 दिसंबर, 2004 को 20041231) निम्न फ़ंक्शंस का सेट इसे एक स्ताटा बीते समय में परिवर्तित कर देगा। सामान्य वर्ष (महीना, दिन, वर्ष) महीना int (तारीख 10000) जीन महीना int ((तारीख-वर्ष 10000) 100) जीएन दिन इंट ((तारीख-वर्ष 10000-महीने 100)) जीएन माइंडेट एमडीआई (महीना, दिन, वर्ष) प्रारूप mydate d समय श्रृंखला तिथि स्वरूप प्रारूप प्रारूप का उपयोग करें कैलेंडर तिथियों के रूप में समाप्त होने वाले स्टाटा तिथियों को प्रदर्शित करने के लिए ऊपर दिए गए उदाहरण में, बीते समय की चर, mydate, में निम्नलिखित मान हैं, जो 1 जनवरी 1 9 60 से पहले या बाद वाले दिनों की संख्या दर्शाते हैं। अधिक जानकारी के लिए स्टेटा उपयोगकर्ता गाइड, अध्याय 27 देखें। तिथियां निर्दिष्ट करना अक्सर हमें केवल एक निश्चित तिथि पर आने वाले अवलोकनों पर एक विशेष विश्लेषण का आदान-प्रदान करते हैं। ऐसा करने के लिए, हमें एक तारीख को शाब्दिक नामक कुछ का उपयोग करना होगा एक तिथि शब्दशः बस शब्दों में एक तारीख दर्ज करने का एक तरीका है और स्ताता स्वतः इसे एक बीत गई तारीख में परिवर्तित कर देते हैं। एक नियमित तिथि निर्दिष्ट करने के लिए d () शाब्दिक के साथ साप्ताहिक, मासिक, त्रैमासिक, अर्ध-वार्षिक, और प्रवेश करने के लिए w (), m (), q (), h (), और y () लिखेक्स हैं वार्षिक तिथियां, क्रमशः यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं: यदि आप कई तिथियों को निर्दिष्ट करना चाहते हैं, तो आप टिन () और ट्विथिन () फ़ंक्शंस का उपयोग कर सकते हैं: टिन () और ट्विथिन () में अंतर यह है कि टिन () में शुरुआत और समाप्ति तिथियां शामिल हैं, जबकि twithin () उन्हें बाहर रखा। हमेशा सबसे पहले शुरुआत की तारीख दर्ज करें और उन्हें लिखिए, जैसा कि आप किसी भी डी (), डब्ल्यू (), आदि कार्यों के लिए करेंगे। टाइम सीरीज व्हेरिएबल लिस्ट अक्सर टाइम-सीरीज का विश्लेषण करता है कि हमें एक अवलोकन से लेकर दूसरे तक के वैरिएबल के मूल्यों को पीछे करना या सीधा करना चाहिए। यदि हमारे पास कई चर हैं, तो यह बोझिल हो सकता है, खासकर अगर हमें एक बार से अधिक बार एक चर की आवश्यकता हो। स्ताटा में, हम निर्दिष्ट कर सकते हैं कि कौन-सी वेरिएबल्स लगी हैं और कितनी बार नए चरों को बनाने के बिना, इस प्रकार डिस्क स्पेस और मेमोरी के बहुत से बचत कर सकते हैं। आपको यह ध्यान रखना चाहिए कि इस अनुभाग में किसी भी चाल से काम करने से पहले टीएसएसटी कमांड जारी किया जाना चाहिए। इसके अलावा, यदि आपने अपने डेटा को पैनल डेटा के रूप में परिभाषित किया है, तो स्टेटा स्वचालित रूप से गणना शुरू कर देगा, जैसा कि एक पैनल की शुरुआत में आता है, ताकि आप को अगले पैनल पर ले जाने वाले पैनल के मूल्यों की चिंता न करें। एल. वर्नम और एफ। वार्नम यदि आपको विश्लेषण के लिए एक चर की आवश्यकता होती है या लीड की आवश्यकता होती है, तो आप एल। वार्नमेम (लैग) और एफ। वर्नाम (लीड) का उपयोग कर ऐसा कर सकते हैं। दोनों ही तरह से काम करते हैं, तो ठीक है बस एल। चलिए कहते हैं कि आप पिछले साल आय पर इस साल की आय को रिगेट करना चाहते हैं: यह पूरा होगा। एल बताता है कि एक समय की अवधि के दौरान आय को कम करने के लिए स्ताटा। यदि आप एक से अधिक समय से आय में वृद्धि करना चाहते हैं, तो आप बस एल को एल 2 की तरह बदल देंगे। या एल 3 इसे क्रमशः 2 और 3 समय अवधियों तक अंतराल करने के लिए। निम्नलिखित दो कमांड समान परिणाम देगा: एक अन्य उपयोगी शॉर्टकट डी। वार्नम है, जो समय 1 में आय में अंतर और समय पर आय 2 लेता है। उदाहरण के लिए, हम कहते हैं कि एक व्यक्ति कल कल और 30 कमाता है। नवीनतम रिलीज: स्टेटा 14 (अप्रैल 2015) ऑपरेटिंग सिस्टम: विंडोज, मैक ओएस, लिनक्स न्यू बायिसियन विश्लेषण कमांड्स उपचार प्रभाव विश्लेषण आईआरटी (मद रिस्पांस थ्योरी) विश्लेषण नई भाषाओं में यूनिकोड स्टेटस के लिए समर्थन 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 चीज़ें 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