जनरल - मैट्रिक्स में stata - विदेशी मुद्रा

सूचना: आईडीआरई सांख्यिकी परामर्श समूह वेबसाइट को वर्डप्रेस सीएमएस में फरवरी में माइग्रेट कर देगा ताकि नई सामग्री के रख-रखाव और सृजन की सुविधा मिल सके। 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 स्टेट कंसल्टिंग ग्रुप को उपहार देने के लिए स्टेटा क्लास नोट्स की गिनती से n से एन की गणना। स्टेटा में एन और एन नामक दो बिल्ट-इन वैरिएबल हैं। n वर्तमान अवलोकन संख्या के लिए स्टैट नोटेशन है। पहली नज़र में n 1 है, दूसरे में 2, तीसरे में 3 और इतने पर। एन टिप्पणियों की कुल संख्या के लिए पारा संकेतन है। देखते हैं कैसे n और n काम करते हैं जैसा कि आप देख सकते हैं, चर आईडी 1 से 7 से चल रहे अवलोकन संख्या है और एनटी कुल टिप्पणियों की संख्या है, जो 7 है। कमान द्वारा एन और एन का उपयोग करके गिनती से कुछ बहुत ही उपयोगी परिणाम उत्पन्न हो सकते हैं। निश्चित रूप से, कमांड द्वारा उपयोग करने के लिए हमें सबसे पहले चर के आधार पर हमारे डेटा को सॉर्ट करना होगा। अब एन 1 प्रत्येक समूह के भीतर अवलोकन संख्या है और एन 2 प्रत्येक समूह के लिए टिप्पणियों की कुल संख्या है। प्रत्येक समूह के लिए निम्नतम स्कोर की सूची निम्न का उपयोग करने के लिए: प्रत्येक समूह के लिए उच्चतम स्कोर की सूची निम्न का उपयोग करने के लिए: n का एक अन्य उपयोग निम्न डेटा में डुप्लिकेट आईडी नंबर पता करने के लिए n का उपयोग करता है: जैसा कि यह पता चला है, टिप्पणियों 6 और 7 में समान आईडी संख्याएं हैं, लेकिन अलग-अलग स्कोर मान डुप्लिकेट ढूँढना अब डुप्लिकेट अवलोकनों को खोजने के लिए एन का उपयोग करें। इस उदाहरण में हम सभी चर द्वारा अवलोकन को सॉर्ट करते हैं। इसके बाद हम सभी कथन का उपयोग करके बयान के अनुसार और उन परिकलनों की कुल संख्या के बराबर सेट सेट करें जो समान हैं। अंत में, हम उन टिप्पणियों की सूची बनाते हैं जिनके लिए एन 1 से अधिक है, जिससे डुप्लिकेट अवलोकनों की पहचान की जाती है। यदि आपके पास डेटासेट में बहुत से चर हैं, तो इसे दो बार बाहर टाइप करने के लिए लंबा समय लगा सकता है। हम वाइल्डकार्ड का उपयोग कर सकते हैं यह इंगित करता है कि हम सभी चर का उपयोग करना चाहते हैं। इसके अलावा स्ताटा के नवीनतम संस्करणों में हम सॉर्ट और एक ही स्टेटमेंट में जोड़ सकते हैं। नीचे कोड का सरलीकृत संस्करण है जो उपरोक्त के समान सटीक परिणाम देगा। इस वेब साइट की सामग्री को कैलिफ़ोर्निया यूनिवर्सिटी द्वारा किसी विशेष वेब साइट, किताब या सॉफ़्टवेयर उत्पाद के समर्थन के रूप में नहीं समझा जाना चाहिए। नोट: आईडीआरई 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 Stat कंसल्टिंग ग्रुप द्वारा सहायता करें। स्टेटा एफएक्यू। मैं स्टैटा में एक कमांड चलाने के बाद संग्रहीत जानकारी का उपयोग कैसे कर सकता हूं? परिणाम परिणाम विंडो में दिखाए गए आउटपुट के अलावा, कई कमांड कमांड के बारे में जानकारी और स्मृति में इसके परिणाम संग्रहीत करता है इससे उपयोगकर्ता, साथ ही अन्य स्टेट आज्ञाओं को आसानी से इस जानकारी का उपयोग करने की अनुमति मिलती है। स्टेता इन लौटे हुए परिणामों को बताता है रिटायर्ड परिणाम बहुत उपयोगी हो सकते हैं जब आप स्टाटा में कुछ और करने के लिए स्टटा कमांड द्वारा उत्पादित जानकारी का उपयोग करना चाहते हैं उदाहरण के लिए, यदि आप चाहते हैं कि किसी केंद्र को एक चर, तो आप मतलब की गणना करने के लिए संक्षेप का उपयोग कर सकते हैं, फिर चर के मध्य में गणना की जाने वाली माध्य के मूल्य का उपयोग करें लौट आए परिणामों का उपयोग करना मतलब के मूल्य को फिर से टाइप करना या कटने और चिपकाने की आवश्यकता को समाप्त करेगा। परिणामस्वरूप दिए गए परिणामों का एक अन्य उदाहरण उपयोगी हो सकता है, यदि आप परिणाम वेरिएबल के अनुमानित मान तैयार करना चाहते हैं, जब भविष्यवक्ता चर विशिष्ट मानों के सेट पर होते हैं, फिर यहां आप गुणांक को पुनः टाइप कर सकते हैं या कट-पेस्ट का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन परिणाम निकाल सकते हैं कार्य को बहुत आसान बनाओ परिणाम का काम कैसे लौटाता है यह समझने का सबसे अच्छा तरीका है कि सही में कूद और उनका उपयोग करना और उनका उपयोग करना शुरू करें। नीचे दिया गया कोड एक उदाहरण डेटासेट खोलता है और चर पढ़ने के लिए वर्णनात्मक आँकड़े उत्पन्न करने के लिए संक्षेप (संक्षिप्त योग) का उपयोग करता है यह अपेक्षित आउटपुट का उत्पादन करता है, लेकिन हमारे उद्देश्यों के लिए ज़्यादा महत्वपूर्ण बात, स्टाटा में मेमोरी में संग्रहीत सारांश सूची से परिणाम हैं लेकिन आप कैसे जानते हैं कि कौन सी जानकारी संग्रहीत की गई है प्रत्येक निर्देश द्वारा सहेजी गई सूचनाओं की एक सूची मदद फ़ाइल में और प्रिंट किए गए मैनुअल में शामिल है, इसलिए मैं वहां देख सकता हूं, लेकिन मैं केवल वापसी सूची टाइप कर सकता हूं। जो सभी लौटे हुए परिणामों को स्मृति में सूचीबद्ध करेगा ऊपर दिए गए परिणामों की एक सूची है, जैसा कि आप देख सकते हैं कि प्रत्येक परिणाम फॉर्म आर (।) का है जहां एल्हीस (quot; quot) एक छोटा लेबल है हम सूची में प्रत्येक आइटम को जानने के लिए संक्षेप कमांड के लिए मदद फ़ाइल देख सकते हैं, लेकिन उदाहरण के लिए, आर (मतलब) क्या परिणाम को सौंपा गया है, यह समझना अक्सर आसान होता है। आश्चर्य की बात में पढ़ने का मतलब है (आप इसे आउटपुट के खिलाफ देख सकते हैं), लेकिन दूसरों के रूप में स्पष्ट नहीं हैं, उदाहरण के लिए आर (sumw)। इन के लिए, आपको मैनुअल से परामर्श करना पड़ सकता है अगर आपको लगता है कि आप उनका उपयोग करना चाहेंगे। अधिकांश समय प्रक्रिया अपेक्षाकृत आसान होगी क्योंकि आपको पता चल जाएगा कि आप किस प्रकार का उपयोग करना चाहते हैं, आप सूची को देखने के बजाय सूची को देखे जाने की कोशिश कर रहे हैं और यह जानने के लिए सूची में देख रहे होंगे कि प्रत्येक आइटम है जैसा कि आप कल्पना कर सकते हैं, अलग-अलग आज्ञाएं, और यहां तक ​​कि अलग-अलग विकल्पों के साथ एक ही कमांड, अलग-अलग परिणामों को स्टोर करते हैं। नीचे हम फिर से पढ़े गए चर को सारांशित करते हैं, लेकिन विस्तार विकल्प जोड़ें। फिर हम लौटा परिणाम की सूची प्राप्त करने के लिए वापसी सूची का उपयोग करते हैं। जैसे ही विस्तार विकल्प उत्पादन में अतिरिक्त जानकारी जोड़ता है, वैसे ही लौटा परिणाम में संग्रहीत अतिरिक्त जानकारी का भी परिणाम है। नई सूची में उपर्युक्त राशि के ऊपर दिए गए सभी जानकारी शामिल है, साथ ही स्काइव कुर्टोसिस और कई संख्याएं शामिल हैं, जिनमें 1 (आर (पी 25)) और तीसरे (आर (पी 75)) क्वार्टिल्स और मध्य (आर (पी 50) )। अब जब हमें संक्षेप में दिए गए परिणाम से कुछ परिणाम मिलते हैं, तो हम लौटा परिणाम का उपयोग कर सकते हैं। उपरोक्त उल्लिखित उदाहरणों में से किसी एक के साथ, हम इसका मतलब होगा कि वे चर पढ़े। यह मानते हुए कि हमने जो आखिरी आदेश दिया था, ऊपर दिए गए कमांड का सारांश दिया गया था, नीचे दिए गए कोड में एक नया चर उत्पन्न होता है, क्रेड जिसमें पढ़ने के माध्य केन्द्रित मान होते हैं। ध्यान दें कि इस आदेश में पढ़ने के साधन के वास्तविक मूल्य का उपयोग करने के बजाय, हमने लौटा परिणाम (यानी आर (मतलब)) का नाम प्रयोग किया है, स्ताता जानता है कि जब वह आर (मतलब) को देखता है तो हम वास्तव में इसका अर्थ मानते हैं उस सिस्टम चर अगली पंक्ति पर हम नए चर क्रीड को सारांशित करते हैं। जबकि इसका मतलब शून्य के बिल्कुल बराबर नहीं है, यह शून्य की गोलाकार त्रुटि के भीतर है, इसलिए हम जानते हैं कि हमने ठीक से पढ़ा है चर पढ़ने में केंद्रित है। उपर्युक्त कोड से पता चलता है, हम उसी तरह से लौटा परिणाम का उपयोग कर सकते हैं जिस तरह हम वास्तविक संख्या का उपयोग करेंगे। ऐसा इसलिए है क्योंकि स्टेटा आर (।) का प्रयोग वास्तविक प्लेसमेंट के लिए प्लेसहोल्डर के रूप में करता है। इसके एक अन्य उदाहरण के लिए, हम अपने मानक विचलन से पढ़ा जाने के विचलन की गणना करना चाहते हैं (इस तथ्य को अनदेखा करते हुए कि संक्षेप में आर (वार) में विचरण देता है) हम इसे कैलकुलेटर के रूप में प्रदर्शन कमांड का उपयोग कर उड़ने पर कर सकते हैं। नीचे दिए गए कोड की दूसरी पंक्ति यह है हम आउटपुट से मानक विचलन के मूल्य को काटें और चिपकाने के परिणाम भी देख सकते हैं, जो कि नीचे दिए गए तीसरे कमांड में किया जाता है। परिणाम मूल रूप से समान होते हैं, बहुत मामूली अंतर गोलाई त्रुटि है क्योंकि संग्रहित अनुमान आर (एसडी) में आउटपुट में प्रदर्शित मानक विचलन के मूल्य की तुलना में सटीकता के अधिक अंक होते हैं। लौटे हुए परिणाम, आर-क्लास और ई-क्लास के प्रकार अब जब आप लौटे हुए परिणामों के बारे में कुछ जानते हैं और आप उनका काम कैसे करते हैं तो उनके बारे में कुछ और जानकारी के लिए तैयार हैं। रिटर्न के परिणाम दो मुख्य प्रकार, आर-क्लास और ई-क्लास में आते हैं (एस-क्लास और सी-क्लास के परिणाम भी हैं, लेकिन हम उनसे यहां चर्चा नहीं करेंगे)। उदाहरण जो कि आकलन करते हैं, उदाहरण के लिए सभी प्रकार के रिग्रेसन, फ़ैक्टर विश्लेषण, और एनोवा ई-क्लास कमांड हैं अन्य कमांड, उदाहरण के लिए संक्षेप में, सहसंबंधित और अनुमानित आदेशों के लिए, r-class कमांड हैं आर-क्लास और ई-क्लास कमांड के बीच का अंतर महत्वपूर्ण है क्योंकि स्टेटा स्टोर्स विभिन्न क्लाइंटों में ई-क्लास और आर-क्लास कमांड के परिणाम पेश करते हैं। क्वाट यह आपके लिए उपयोगकर्ता के रूप में दो कारण हैं। सबसे पहले, आपको यह जानने की जरूरत है कि क्या परिणाम आर () या ई () में संग्रहीत किए गए हैं (साथ ही परिणाम का नाम) ताकि उनका उपयोग कर सके यदि आप सुनिश्चित नहीं हैं कि किस प्रकार से कमांड आप चलाते हैं, तो आप या तो मदद फ़ाइल में इसे देख सकते हैं, या एक जगह पर (यदि परिणाम को सूचीबद्ध करने के लिए उपयुक्त कमांड का उपयोग कर), तो उद्धरण को देखें, यदि परिणाम वहां संग्रहीत नहीं किए जाते हैं, तो संभवतः वे अन्य। आर-क्लास और ई-क्लास के आदेशों से परिणाम कैसे लौटाते हैं, इस अंतर के संभावित रूप से अधिक महत्वपूर्ण रैमिरीकरण यह है कि लौटा परिणाम केवल एक ही कक्षा के दूसरे आदेश को चलाने तक ही मेमोरी में रखे जाते हैं। यही है, पिछले आदेशों के परिणामों को एक ही कक्षा के बाद के आदेशों द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है। इसके विपरीत, किसी अन्य वर्ग के आदेश को चलाने से परिणामस्वरूप लौटा परिणाम प्रभावित नहीं होंगे। उदाहरण के लिए, यदि मैं एक प्रतिगमन चलाता हूं, और फिर एक दूसरे प्रतिगमन, पहले प्रतिगमन (ई () में संग्रहित किया जाता है तो दूसरे प्रतिगमन (ई () में भी संग्रहीत होता है) हालांकि, यदि एक दूसरे प्रतिगमन के बजाय, मैं एक अनुमान के बाद आदेश चलाता हूं, तो प्रतिगमन के परिणाम ई () में बने रहेंगे, जबकि पोस्ट अनुमान आदेश से परिणाम r () में रखा जाएगा। हालांकि दोनों के बीच एक अंतर है, आर-क्लास और ई-क्लास कमांड के परिणामों का वास्तविक उपयोग बहुत समान है। शुरुआती के लिए, कमांड रिटर्न सूची में स्मृति में संग्रहीत r-class परिणामों की सूची के लिए, समानांतर हैं। ई-क्लास के परिणाम के लिए ऐसा करने के लिए आदेश ereturn सूची। इसके अलावा, नामकरण सम्मेलनों (r () बनाम ई ()) में अंतर के अलावा, परिणाम उसी तरह से पहुँचा जा सकता है। नीचे दिए गए उदाहरण में यह दर्शाया गया है, पहले हम महिला पर लिखने और पढ़ना छोड़ते हैं। और फिर लौटे परिणाम को देखने के लिए ईरेचरन सूची का उपयोग करें। रिग्रेस के लिए दिए गए परिणामों की सूची में हेडिंग स्केलर्स, मैक्रोज़, मैट्रिक्स और फ़ंक्शन के अंतर्गत सूचीबद्ध कई प्रकार के लौटे हुए परिणाम शामिल हैं। हम नीचे दिए गए परिणामों के प्रकारों पर चर्चा करेंगे, लेकिन अभी के लिए हम दिखाएंगे कि कैसे आप स्केलेयर परिणाम निकाल सकते हैं, उसी तरह से हमने लौटे हुए परिणामों का संक्षेप में इस्तेमाल किया था। उदाहरण के लिए, प्रतिगमन के बाद त्रुटियों के भिन्नता की गणना करने का एक तरीका स्वतंत्रता की कुल डिग्री (अर्थात एन -1) द्वारा अवशिष्ट अवयवों को विभाजित करना है। वर्गों का अवशिष्ट योग ई (आरएसएस) में संग्रहीत है और विश्लेषण के लिए एन ई (एन) में जमा है। नीचे हम कैलक्यूलेटर के रूप में प्रदर्शन कमांड का उपयोग करते हैं, त्रुटियों के भिन्नता की गणना करने के लिए लौटा परिणाम के साथ। परिणामों को कैसे वापस किया जाता है: स्केलर्स, स्ट्रिंग्स, मैट्रिक्स और फ़ंक्शंस जैसा कि ऊपर वर्णित है, आर-क्लास और ई-क्लास कमांड दोनों के लिए, स्केलेर्स, स्ट्रिंग्स, मैट्रिक्स और फ़ंक्शन सहित कई तरह के लौटे हुए परिणाम हैं। लौटा परिणाम की सूची में, प्रत्येक प्रकार अपने शीर्षक के अंतर्गत सूचीबद्ध होता है शीर्षक quotscalarsquot के तहत सूचीबद्ध परिणाम है कि, एक ही संख्यात्मक मूल्य। उनका उपयोग ऊपर चर्चा की है, इसलिए हम इस खंड में उनके बारे में अब और नहीं कह रहे हैं। Quotmacrosquot के अंतर्गत उल्लिखित परिणाम लौटाए जाते हैं जो आम तौर पर उस कमान के बारे में जानकारी देते हैं जो चल रहे थे। उदाहरण के लिए, ऊपर दिखाए गए प्रतिगमन के लिए दिए गए परिणामों में, ई (सीएमडीलाइन) में उपयोगकर्ता द्वारा जारी किए गए कमांड (बिना किसी संक्षिप्ताक्षर) शामिल हैं। ये आम तौर पर प्रोग्रामिंग स्टेटा में उपयोग किया जाता है। जैसा कि आप उम्मीद करेंगे, मैट्रिसेस के अनुसार कमेट्रीससॉट के तहत सूचीबद्ध परिणाम हैं। जबकि लौटाई गई सूची और erturn सूची द्वारा दिए गए परिणामों की सूची आपको लौटे हुए परिणामों के अधिकांश पर आधारित मान दिखाती है, लेकिन यह मैट्रिक्स के साथ व्यावहारिक नहीं है, बजाय मैट्रिक्स के आयाम सूचीबद्ध हैं। मैट्रिक्स की सामग्री देखने के लिए आपको उन्हें मैट्रिक्स कमांड का उपयोग करना चाहिए। हम इसे नीचे कमांड मैट्रिक्स लिस्ट ई (बी) का उपयोग करते हुए गुणांक (ई (बी)) के मैट्रिक्स के साथ करते हैं। (ध्यान दें कि एक मॉडल को फिट करने के बाद गुणांक और उनकी मानक त्रुटियों तक पहुंचने का एक और तरीका है, यह नीचे चर्चा की गई है।) अगर हम मैट्रिक्स पर मैट्रिक्स संचालन करना चाहते हैं या मैट्रिक्स के अलग-अलग तत्वों का उपयोग करना चाहते हैं, तो हम रिटर्न परिणाम के रूप में संग्रहीत मैट्रिक्स को एक सामान्य स्टेटा मैट्रिक्स में ले जाएँ। यह नीचे दिए वाक्यविन्यास के अंतिम पंक्ति में किया जाता है अंत में, शीर्षकों के मुताबिक परिणामों के मुताबिक रिक्त पदों में कार्य किया जाता है जो अन्य स्टेटा कार्यों के समान इस्तेमाल किया जा सकता है। Stata estimation कमांड्स द्वारा सबसे आम समारोह वापस आ गया है शायद ई (नमूना)। यह फ़ंक्शन पिछले विश्लेषण के आकलन में उपयोग किए गए नमूने को चिह्नित करता है, यह उपयोगी होता है क्योंकि डेटासेट में अक्सर अनुपलब्ध मान होते हैं जिसके परिणामस्वरूप दिए गए विश्लेषण में डेटासेट में सभी मामलों का उपयोग नहीं किया जाता है। यह मानते हुए कि पिछले आकलन आदेश चलाया गया था महिला पर लिखने का प्रतिगमन और ऊपर दिखाए गए पढ़ने के लिए, नीचे दिए गए कोड की पहली पंक्ति मॉडल में प्रयुक्त उन मामलों में पढ़ने का मतलब खोजने के लिए ई (नमूना) का उपयोग करती है। कोड की दूसरी पंक्ति का उपयोग ई (नमूना) को एक नया चर बनाते हैं, जो कि ध्वज नामक है, जो विश्लेषण के मामलों में 1 के बराबर है, और शून्य अन्यथा। (ध्यान दें कि उदाहरण के डेटासेट में कोई ग़लत डेटा नहीं है, सभी मामलों को विश्लेषण में शामिल किया गया है, और झंडा एक के बराबर स्थिर है।) गुणांक और उनकी मानक त्रुटियां ऊपर बताए गए अनुसार, एक मॉडल के बाद, गुणांक और उनके मानक त्रुटियों को मैट्रिक्स फॉर्म में ई () में जमा किया जाता है। ये मैट्रिक्स उपयोगकर्ता के गुणांकों तक पहुंच की अनुमति देते हैं, लेकिन स्टेटा आपको सिस्टम व्हेरिएबल्स बी और एसई में स्टोर करके इस जानकारी तक पहुंचने का एक आसान तरीका प्रदान करता है। प्रतिगमन के बाद एक प्रतिगमन गुणांक के मूल्य तक पहुंचने के लिए, सभी को एक प्रकार की वर्णाम कहा जाता है, जहां वर्नाम को भविष्यवाचक चर का नाम दिया गया है, जिसका गुणांक आप जांचना चाहते हैं। मानक त्रुटि तक पहुंचने के लिए, आप बस सेवर्नम टाइप कर सकते हैं। स्थिरांक के गुणांक और मानक त्रुटि तक पहुंचने के लिए हम क्रमशः bcons और secons का उपयोग करते हैं। नीचे हम उसी प्रतिगमन मॉडल को चलाते हैं जो हम उपर्युक्त (उत्पादन को छोड़कर), महिला का उपयोग करते हुए और लिखने की भविष्यवाणी पढ़ते हैं। एक बार जब हमने मॉडल का अनुमान लगाया है, तो हम डिस्प्ले कमांड का उपयोग यह दिखाने के लिए करते हैं कि बी में मान हमारे प्रतिगमन गुणांक के बराबर हैं। अंत में, हम लिखने के अनुमानित मूल्य की गणना करते हैं जब एक महिला (महिला 1) छात्र का पठन स्कोर 52 होता है। इस वेब साइट की सामग्री को किसी विशेष वेब साइट, किताब या सॉफ़्टवेयर उत्पाद का समर्थन नहीं किया जाना चाहिए कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय।