حساب التأثيرات الهامشية في العملات الأجنبية

إشعار: ستقوم مجموعة الاستشارات الإحصائية إدر بترحيل الموقع إلى نظام إدارة المحتوى في وردبريس في فبراير لتسهيل الصيانة وإنشاء محتوى جديد. ستتم إزالة بعض صفحاتنا القديمة أو وضعها في الأرشيف بحيث لا يتم الاحتفاظ بها بعد الآن. سنحاول الحفاظ على عمليات إعادة التوجيه بحيث تستمر عناوين ورل القديمة في العمل بأفضل ما في وسعنا. مرحبا بكم في معهد للبحوث الرقمية والتعليم مساعدة مجموعة ستات الاستشارية من خلال إعطاء هدية ستاتا أسئلة وأجوبة كيف يمكنني رسم بياني لنتائج أمر الهوامش (ستاتا 12) النتائج الرسومية من أمر الهامش يمكن أن تساعد في تفسير النموذج الخاص بك. قدم ستاتا 12 الأمر مارجينسبلوت مما يجعل عملية الرسوم البيانية سهلة جدا. دعونا نبدأ مع مثال سهل. المثال الأول هو تحليل عاملي 3x2 للتغاير. سنقوم بتشغيل النموذج باستخدام أنوفا ولكننا سوف تحصل على نفس النتائج إذا ركضنا باستخدام الانحدار. المقبل، ونحن تشغيل الأمر هوامش للحصول على ستة ضبط خلية يعني من التفاعل 3X2. وتسمى هذه الخلايا المعدلة وسائل المربعات الصغرى (لسمانز) في ساس أو الوسائل الهامشية المقدرة (إمانز) في سبس. يتم استخدام الهامشسبلوت بعد هوامش لرسم وسائل الخلية المعدلة. يمكننا أيضا رسم بياني لنتائج الإناث من قبل بروج فقط باستخدام الخيار x (). بالنسبة لمثالنا الثاني سنقوم برسم بياني لنتائج الفئوية من خلال التفاعل المستمر من نموذج الانحدار اللوجستي. سنستخدم الأمر هوامش للحصول على الاحتمالات المتوقعة ل 11 قيمة s من 20 إلى 70 لكل من f تساوي الصفر و f تساوي واحد. الخيار فسكيش يقلل فقط من عدد من الخطوط الفارغة في الإخراج. في المجموع، هناك 22 قيمة في الجدول أعلاه. هناك احتمالان متوقعان لكل قيمة s. واحد لكل من الذكور والإناث. الآن يمكننا المضي قدما ورسم بياني الاحتمالات باستخدام الأمر مارجينسبلوت. هذه المرة سوف تشمل فترات الثقة الافتراضية. يمكننا أن نجعل الرسم البياني أكثر جاذبية بصريا من خلال تظليل المنطقة داخل فترات الثقة. الرسم البياني للاحتمالات أعلاه هو لطيف بقدر ما يذهب ولكن عرض النتائج قد يكون أوضح إذا كنا لرسم البياني الفرق في الاحتمالات بين الذكور والإناث. وللقيام بذلك، سنحتاج إلى إعادة تشغيل أمر الهامش الذي يحسب التغير المنفصل ل f عند كل قيمة للقراءة. يمكننا الحصول على الفرق باستخدام ديدكس (المشتقة) الخيار. كل شيء جاهز للأمر هامرسبلوت. كما لطيفة كما هو موضح أعلاه الرسم البياني، فإنه قد تبدو أفضل كما مؤامرة مجموعة مع التظليل المنطقة بين الحدود العليا والسفلى الثقة. إذا كنت تريد أن تكون الخطوط في هذه الرسوم البيانية أكثر سلاسة، فقط تشمل المزيد من القيم في الخيار في، ويقول (20 (2) 70) بدلا من (20 (5) 70). محتوى هذا الموقع لا ينبغي أن يفسر على أنه تأييد لأي موقع على شبكة الإنترنت، كتاب، أو منتج معين من قبل جامعة كاليفورنيا. ستاتا: تحليل البيانات والبرامج الإحصائية ماي بوجيس، ستاتاكورب التأثير الهامشي لمتغير مستقل هو المشتقة (أي المنحدر) لوظيفة معينة للمتغيرات المتعامدة ومعاملات التقدير السابق. يتم تقييم المشتقات عند نقطة تكون عادة، وبشكل افتراضي، وسائل المتغيرات المشتركة. يفترض الأمر مفكس أن المتغيرات في التقدير مستقلة. ليترسكوس تبدأ مع مثال. قل أن لدينا النموذج التربيعي الذي نتناسب مع التراجع. التأثير الهامشي للمتنبؤ الخطي هو مشتق هذه الوظيفة فيما يتعلق بالوزن، ويتم تقييمه على متوسط ​​الوزن. استدعاء متوسط ​​الوزن مينوي. لدينا إذا ركضنا مفكس بعد التراجع مع هذا النموذج، سوف ستاتا لا يعرف أن المتغير المشترك الثاني كان وظيفة من الأولى، لذلك فإنه سيتم حساب المشتقة لتكون مجرد B1. للحصول على الآثار الحدية لهذه الدالة من المتغيرات يمكن استخدام نلكوم. هذا لن يكون سهلا مثل استخدام مفكس لأن نلكوم غير قادر على التمايز بالنسبة لنا، كما يفعل مفكس. تقنية نحن على وشك استخدام تعتمد على معرفتنا مشتق من وظيفة مسبقا، كما فعلنا في مثالنا أعلاه. السبب في أننا نريد استخدام نلكوم هو أنه يحسب الخطأ القياسي للتأثير الهامشي بواسطة طريقة دلتا. يمكننا أيضا استخدام التنبؤات بنفس الطريقة لأنها مصممة أيضا لاستخدام طريقة دلتا للحصول على أخطاء قياسية. وهنا بعض الأمثلة. ليترسكوس تبدأ مع المثال الأول من فوق: وهنا مثال باستخدام بروبيت مع المتغيرات اثنين والتفاعل بينهما. هناك ثلاثة مشتقات يمكننا الحصول عليها مع هذا النموذج. يمكننا الحصول على المشتقات الأولى، التأثير الهامشي لكل متغير، والمشتقة الثانية (احتمال النجاح متباينة فيما يتعلق بكل من المتغيرات)، والذي يسمى تأثير التفاعل. كيف يمكننا التعامل مع متغير وهمية لا يتم الحصول على التأثير الهامشي لمتغير وهمية بواسطة التمايز ولكن كالفرق في القيمة المتوقعة في 1 والقيمة المتوقعة في 0. وهنا مثال لنموذج لوجيت مع التفاعل، حيث واحد المتغير هو دمية.