Novidades no Stata 11: Variáveis de fatores, margens e interações Variáveis de fatores As variáveis de fatores são extensões de variáveis existentes que são usadas para codificar variáveis categóricas. As variáveis fatoras criam variáveis indicadores (dummy) a partir de variáveis categóricas, interações de variáveis categóricas, interações de variáveis categóricas e contínuas e interações de variáveis contínuas (polinômios). São permitidos com a maioria de comandos da estimativa e do poststimation, junto com alguns outros comandos. Atualmente, apenas a codificação de variável indicador (dummy) é realizada no entanto extensão futura de variáveis fatoriais pode permitir outros sistemas de codificação, tais como codificação de efeito, codificação Helmert, etc. A tabela abaixo fornece uma lista de operadores de variáveis fatoriais. Executar os comandos abaixo demonstrará como as variáveis de fator funcionam no Stata 11. A tabela abaixo mostra as variações na configuração da categoria de base ou de referência. Vamos agora continuar com exemplos de variáveis fatoriais. O comando margens O poder real das variáveis fatoras torna-se evidente quando usado em conjunto com o comando margens. O comando de margens pode calcular médias marginais estimadas, médias de mínimos quadrados, efeitos marginais e parciais condicionais e médios (que podem ser relatados como derivativos ou elasticidades), previsões médias e condicionais ajustadas e margens preditivas. O comando margens é um comando poststimation que estima margens de respostas para valores especificados de covariáveis e apresenta os resultados como uma tabela. Vamos começar com alguns exemplos e sistematicamente abranger categorias categóricas, categóricas por contínuas e contínuas por interações contínuas para variáveis de resposta contínua e binária. Regressar escrever i. female i. prog margens prog / margens preditivas / logit honras i. female i. prog margens prog / predito probabilidade / regressar escrever i. female c. read margens, dydx (ler) regressar escrever i. femalec. Margem de leitura, margem de leitura (dydx) (leitura) / efeito marginal médio / margens, dydx (lido) em (feminino (0 1)) / média de valores de resposta de leitura / contínua variável categórica por interação categórica anova escrever margem feminina prog / Prog, médias marginais desequilibradas / estimadas - lsmeans / categóricas por interação categórica com covariável anova escrever femaleprog c. read margens prog / cells médias / margens prog, asbalanced / margin marginal estimado - lsmeans - médias de células ajustadas / outra categórica por categórica Exemplo - projeto fatorial 2x4 use ats. ucla. edu/stat/data/crf24, anova claro yab ab / sintaxe antiga - não funciona / versão 10: anova yab ab / funciona com o controle de versão / anova y ab anovaplot ba, Teste / teste de efeito principal simples em b1 / teste 1.a2.b2.a2.b / teste 1.a1.b2.a1.b / teste de efeito principal simples em b1 / teste 1.a2.b2.a2.b / Teste de efeito principal simples em b2 / teste 1.a3.b2.a3.b / teste de efeito principal simples em b3 / teste 1.a4.b2.a4.b / teste de efeito principal simples em b4 / categórico por interação contínua Use ats. ucla. edu/stat/data/hsbdemo, clear twoway (lfit escreva socst se feminino) (lfit escreva socst se feminino), legend (off) esquema (lean1) resuma socst anova escreva femalec. socst / pode ser executado como anova Ou regressar / regredir escrever i. femalec. socst / pode correr como anova ou regress / margens feminino, em (socst (30 (10) 70)) margens feminino, em (socst (30 (10) 70) vsquish margens, dydx (Feminino) em (socst (30 (10) 70)) vsquish contínuo por interação contínua use ats. ucla. edu/stat/data/hsbdemo, clear / show centrado em 50 / regress read c. mathc. socst margens, dydx (Socst (30 (5) 70)) vsquish / inclinações simples / matriz sr (b) (socst 50) / margem média / margens médias, dydx / Salvar encostas / margens simples, em (math0 socst (30 (5) 70)) vsquish / interceptos para encostas simples / mat ir (b) / salvar intercepções / grafo encostas simples twoway (função y1,1,1,1,1x, (Função) () () () () () () () () () () () /// (função y i1,2 s1,2x, alcance (30 75)) /// (função y i1,3 s1,3x, , 4 s1, 4x, alcance (30 75)) /// (função y i1,5 s1,5x, alcance (30 75)) /// (função y i1,6 s1,6x, alcance (30 75)) /// (função y i1,7 s1,7x, alcance (30 75)) /// (função y i1,8 s1,8x, alcance (30 75)) /// (função y i1,9 s1,9x , Gama (30 75)) /// (função y i1,10 s1,10x, intervalo (30 75)) /// (leitura de dispersão matemática, msym (oh) jitter (3)), /// legenda ) (Matemática de dispersão matemática) (matemática de dispersão escreve, /// jitter (3) msym (oh) )), Esquema (lean1) lenda (desligado) regressar matemática c. writec. write predict pquad twoway linha pquad escrever, classificar margens, dydx (escrever) em (escrever (30 (5) 70) vsquish variável de resposta binária use ats. Ucla. edu/stat/data/hsbdemo, clear logit homenageia i. prog read / model sem interação / predict pprob / probabilidade prevista para graphing / twoway (linha pprob lida se prog1, sort) /// (linha pprob lida se prog2 ) /// (linha pprob lida se prog3, classificar) /// legend (ordem (1 prog1 2 prog2 3 prog3)) margens prog / média em leitura / margens prog, atmeans / read mantida constante na média / margens Prog, at (leia (40 50 60)) / probabilidades preditas / margens, dydx (prog) em (leia (40 50 60)) / diferenças em probabilitt / Feminino (0 1) read60) / probabilidades preditas / categorical por interação categórica - 2x2 design use ats. ucla. edu/stat/data/logit2-2, clear tab1 fh logit y fh cv1 / categórico por categórico com covar / margens h (F (0 1) cv1 (30 (10) 70)) vsquish / probabilidades / margens preditas / dydx (h) Categórico por interação contínua use ats. ucla. edu/stat/data/logitcatcon, logit claro i. fc. s, nolog / modelo com interação / margens f, em (s (30 (10) 70) vsquish / previsível probabilidades / Margens, dydx (f) em (s (30 (10) 70)) vsquish / diferenças de probabilidades / logit y se cs, nolog / modelo sem interação / margens f, Vsquish / por que precisamos olhar modelo sem interação / margens, dydx (f) em (s (30 (10) 70) vsquish contínua por interação contínua use ats. ucla. edu/stat/data/logitconcon, clear logit y C. rc. m, nolog / contínuo por interação contínua / margens, dydx (r) em (m (30 (10) 70) vsquish / efeito marginal / O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer Determinado site, livro ou produto de software pela Universidade da Califórnia. Relação entre variáveis binárias e contínuas (Em MatLaB) Eu tenho um EA que eu regularmente backtest e otimizar. Eu quero determinar uma relação entre a probabilidade de um determinado comércio ser rentável e uma determinada medida estatística chamada kurtosis no momento em que o comércio foi iniciado. Eu programei meu EA para gerar um arquivo. csv contendo cada lucro / perda de comércios ao lado do valor de kurtosis apropriado. Eu não estou interessado na soma discreta de lucro / perda, então eu substituído todos os valores p / l com valores binários: 1 se o comércio foi rentável e 0 se não era rentável. Agora o que eu quero fazer é determinar a relação (se houver). Normalmente eu usaria uma regressão polinomial. Mas isso não faz sentido quando uma das variáveis é binária. Eu li algo chamado regressão logística. Mas eu não consigo descobrir como fazê-lo com MatLab. Se alguém pudesse me dar algumas instruções e, possivelmente, algumas dicas sobre como interpretar os resultados eu realmente aprecio isso. Se você souber de outra maneira de conseguir uma relação entre as duas variáveis gostaria de ouvir isso também. Eu tenho um EA que eu regularmente backtest e otimizar. Eu quero determinar uma relação entre a probabilidade de um determinado comércio ser rentável e uma determinada medida estatística chamada kurtosis no momento em que o comércio foi iniciado. Um par de coisas, fora do topo da minha cabeça, sem garantia de utilidade. O que você fez, na verdade, transformou o seu problema na comparação de duas amostras: as medidas de curtose (que a estenografia III como m4 para a razão Im certeza você sabe) para o grupo quot0quot eo grupo quot1quot. Agora você tem uma expectativa de que as amostras - e, portanto, as populações m40 e m41 também - são diferentes (se determinados níveis de m4 se correlacionam com, ou são cointegrados com, lucros ou perdas, provavelmente não é sua preocupação). Então, você tem uma comparação clássica das propriedades de duas populações problema. Lotes de stat livros, e bem como R, (MatLab eu suponho que eu não usá-lo), stata, et. Al, ter esse tipo de testes cook-reservado. A única coisa que você pode querer olhar para cima é o erro padrão da kurtosis amostra para normal. Eu sei que Kendall e Stewart deram os cálculos de erro padrão para todos os momentos normais e cumulantes em sua clássica QuadAdvanced Theory of Statistics (BTW: eles não significavam usar avançado no sentido de complicado ou alto falutn. Usado é o senso de que isso tem o que nos foi trazido para nós. Deveria ter chamado de "Teoria das Estatísticas" Recebida. De qualquer forma, isso é uma espécie de idéia interessante, eu não tenho a priori o que você vai encontrar, E vai estar interessado em qualquer coisa que você postar Quantas observações você tem Eu pretendo executar este processo em 3 dimensões, com a terceira dimensão diferentes otimizações de outra variável Isso vai, naturalmente, produzir resultados com diferentes quantidades de comércios - Então em qualquer lugar entre 10.000 e 500. Aqui está um processo semelhante que eu apliquei a 3 barras de valores contínuos, kstd e fator de lucro. Cada ponto é um resultado de otimização diferente. Eu quero conseguir algo semelhante a este, exceto com um dos valores Sendo binário. Eu definitivamente vou tentar os testes estatísticos que você mencionou em primeiro lugar, e se um relacionamento é encontrado parece que o caminho a percorrer para obter mais informações é regressão logística. Obrigado a todos por suas respostas Os membros devem ter pelo menos 0 vouchers para postar neste tópico. 0 traders visualizando agora Forex Factoryreg é uma marca registada. Conecte-se sobre produtos Web site Spreads versus Spreads Variável Por: Christopher Lewis Quando você compra um corretor de Forex. Você verá um par de diferentes tipos de spreads disponíveis. Um deles será o ldquofixedrdquo spread padrão, o que significa que a propagação permanecerá o mesmo, não importa o quê. O outro é um ldquovariablerdquo spread como determinado pelo mercado. Isso pode subir ou cair dependendo do que os melhores preços de oferta e oferta estão na época. Com um spread fixo, o corretor garante que o spread permanecerá sempre o mesmo. Isso ajuda o comerciante a planejar seus custos de negociação mais eficazmente como eles já sabem o quanto os preços de oferta e oferta serão diferentes quando eles colocam um comércio. Os spreads permanecerão os mesmos, mesmo quando os anúncios de notícias estão acontecendo, que são um momento de extrema volatilidade. O corretor pode prometer um spread de 3 pips no USD / JPY como um exemplo. Isso pode ser útil quando você está negociando os períodos de tempo mais curtos como a quantidade que você tem que superar em spreads é constante. Isso permite que você saiba antes do tempo que você precisa pelo menos 4 pips ganhos para fazer um lucro contra o exemplo acima como você comércio. Spreads variáveis Uma propagação variável simplesmente passará por muito tempo os melhores preços de oferta e oferta que o corretor pode encontrar para você em qualquer momento. Em épocas de alta liquidez, o spread nesses corretores tende a ser menor. Isso torna a negociação através deles mais barato em geral, mas também vem com o risco de condições de mercado, às vezes. Por exemplo, durante a negociação asiática o par USD / JPY acima mencionado pode ser menor do que os 3 pips, talvez algo como 1,8 pips. Isso faz com que os custos de negociação mais barato, que é sempre um plus. No entanto, durante um anúncio de mercado a propagação pode alargar como o número de encomendas encolher no mercado. Por exemplo, durante o anúncio de Folha de Pagamento Não Agrícola fora dos EUA, este par poderia muito facilmente ter um spread de 20 pip. Corretores de spread variável são extremamente difíceis de negociar durante períodos de anúncios de notícias importantes por causa disso. A diferença entre os dois wonrsquot importa tanto para comerciantes de longo prazo embora. Isso ocorre porque um comerciante maior prazo irá colocar menos negócios, por isso um punhado de pips perdidos de ganhos devido aos custos de negociação será minúsculo no panorama geral, tanto quanto os resultados comerciais. A diferença de spread é simplesmente uma preocupação do comerciante de curto prazo que isnrsquot apontando para centenas de pips em cada comércio. Por causa disto, alguns comerciantes dificilmente notarão a diferença. No entanto, se você está tentando scalp os mercados ndash pode fazer toda a diferença no mundo. Disclaimer de Risco: DailyForex não será responsabilizado por qualquer perda ou dano resultante da confiança nas informações contidas neste site, incluindo notícias de mercado, análise, sinais de negociação e revisões de corretores de Forex. Os dados contidos neste website não são necessariamente em tempo real nem precisos, e as análises são opiniões do autor e não representam as recomendações do DailyForex ou de seus funcionários. Negociação de moeda sobre margem envolve alto risco, e não é adequado para todos os investidores. Como um produto alavancado perdas são capazes de exceder depósitos iniciais e capital está em risco. Antes de decidir negociar Forex ou qualquer outro instrumento financeiro você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Trabalhamos duro para lhe oferecer informações valiosas sobre todos os corretores que analisamos. A fim de fornecer-lhe este serviço gratuito que recebemos taxas de publicidade de corretores, incluindo alguns dos listados no nosso ranking e nesta página. Enquanto fazemos o máximo para garantir que todos os nossos dados estejam atualizados, recomendamos que você verifique nossas informações diretamente com o corretor. Disclaimer de Risco: DailyForex não será responsabilizado por qualquer perda ou dano resultante da confiança nas informações contidas neste site, incluindo notícias de mercado, análise, sinais de negociação e revisões de corretores de Forex. 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