Se Condição No Stata Forex

Estou tentando entender a diferença entre a programação se e condicional se na Stata. Aqui está o que estou fazendo. Eu queria saber por que a programação, se dá saída para 3291 e 4000, mas não 5000. Posso entender essa programação se olhar a primeira observação no preço e depois ver se é maior do que o número especificado e depois executar o programa. Mas, isso não é claramente o que estou vendo aqui. Qualquer ajuda a este respeito será muito apreciada. Perguntou Jul 23 13 às 12:53 Você está vendo o comportamento esperado. Assim, a primeira observação de preços é 4.099. Quando você executa um preço condicional, se for como o preço da soma, se o preço gt 4499. A Stata encontra as observações para o qual o preço excede 4,499 e, em seguida, executa o comando de resumo sobre essas observações. Existem 48 observações desse tipo. Quando você faz uma programação, se a execução for: Stata atinge a instrução if e decide se a condição está satisfeita. Se a condição for satisfeita, ele entra no bloco if e executa o código. Se a condição não estiver satisfeita, Stata ignora o fechamento e ignora o código if. Então, quando você faz, se o preço gt 4000. Stata olha para a primeira observação, vê que o preço é maior que 4.000 e prossegue para executar o código. Uma vez que o resumo dentro do bloco if não tem nenhuma condição, o comando é executado com todas as observações. Quando você faz se preço gt 5000. Stata vê que a condição não está satisfeita e ignora o código dentro. A diferença entre o qualificador if e a instrução if é explicada pela StataCorp nas suas FAQs. NOTICE: O grupo de consultoria estatística IDRE estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar a manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital Ajuda ao Grupo de Consultoria Estatal dando um presente Stata FAQ Como posso verificar a colinearidade na regressão da pesquisa A colinéeridade é uma propriedade das variáveis ​​preditoras e na regressão OLS pode ser verificada facilmente usando o comando estat vif depois Regredir ou pelo comando escrito pelo usuário, collin. A situação é um pouco mais complicada ao usar os dados da pesquisa. Vamos ilustrar esta situação usando o conjunto de dados hsb2, fingindo que a variável matemática é o peso da amostragem (pq) e que a amostra está estratificada em ses. Comece por executar uma regressão de pesquisa com socst regredido em leitura. Escrever e a interação de ler e escrever. Vamos criar o termo de interação, rw. Multiplicando a leitura e a escrita juntos. Uma vez que rw é o produto de dois outros preditores, ele deve criar uma situação com alto grau de colinearidade. Agora, como podemos saber se existe uma elevada colinearidade entre os três preditores. Para responder isso, vamos executar três regressões de pesquisa usando a leitura. Escreva e escreva como variáveis ​​de resposta. Após cada regressão, calcularemos manualmente a tolerância usando a fórmula 1-R 2 e o fator de inflação de variância (VIF) por 1 tolerância. Note-se que usamos cada uma das variáveis ​​preditoras, por sua vez, como a variável de resposta para uma regressão de pesquisa. Valores VIF superiores a 10 podem justificar um exame mais aprofundado. Neste exemplo, todos os VIFs eram problemáticos, mas a variável rw se destaca com um VIF de 118.61. A colinearidade alta do termo de interação não é inesperada e provavelmente não vai causar um problema para nossa análise. Essa mesma abordagem pode ser usada com logit de pesquisa (ou seja, svy: logit) ou qualquer um dos procedimentos de estimativa de pesquisa. Para fazer isso, substitua o comando logit com o comando regression e, em seguida, prossiga conforme mostrado acima. Executar o comando de regressão com uma variável de resultado binário não será problema porque a colinearidade é uma propriedade dos preditores, não do modelo. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade da Califórnia.