استقراء البيانات في و الحسابية - الفوركس

لذلك، لدي بيانات لوحة تبدو كالتالي: البيانات المفقودة، لأننا لم نتمكن من العثور على بيانات كاملة في التقارير السنوية للبنوك المدرجة في مجموعة البيانات. ليس هناك نمط حقيقي للقيم المفقودة، وبصرف النظر عن بعض الفترات كما هو موضح في الصورة، والقيم المفقودة هي في معظمها عشوائية. على سبيل المثال، قيمة مفقودة واحدة في عام 2000، قيمة أخرى مفقودة في 2002، وهلم جرا. وقد بلغ إجمالي عدد البنوك خمسة، ونقوم بتضمين بيانات ربع سنوية للفترة من 1998 إلى 1 إلى الربع الأول من عام 2013. لدينا سلسلة كاملة لأحد المتغيرات، بيتا. والأربعة الأخرى جميعها تفتقد بعض القيم. لقد بحثت، ولكن لم يكن قادرا على الحصول على إجابة على الأسئلة التالية: 1) هل من المهم أن مجموعة البيانات لديها القيم المفقودة في بعض المتغيرات 2) ما هي الطريقة الصحيحة لاستخدام لملء تلك القيم المفقودة إذا كان لها ممكن، يمكنك توضيح ذلك باستخدام ستاتا نيك هذا السؤال هو صراحة حول إمبوتينغ البيانات المفقودة، وبالتالي هو مباشرة على موضوع على هذا الموقع. هيرمان: نحن نفعل، ومع ذلك، نشجع الناس على طرح الأسئلة بطريقة أكثر محايد البرمجيات: بدلا من السؤال كوثو لا أفعل X في ستاتا، النظر في طرح كوثو لا أفعل X. وإذا كنت 39re قادرة، يرجى توضيح إجابتك مع Stata. quot أن يفتح سؤالك لخبراء أكثر بكثير (معظمهم لا تستخدم ستاتا)، وزيادة كبيرة في فرصة سوف تحصل على إجابة جيدة. نداش ووبر 9830 جول 26 13 في 20:14 لقد استخدمت الخيار إنتيربولات واستقراء، ويبدو أن القيام بعمل جيد بمعنى أن القيم ولدت تشبه بشكل جيد البيانات، وأنها ولدت مجموعة من التقديرات المتوازنة من القيم المفقودة. أعتقد أنني سوف التمسك بذلك، ومعرفة ما إذا كان يمكنني العثور على بعض المشورة مع أحد أساتذتي. شكرا لك على إجابتك نيك نداش هيرمان هوغلاند يوليو 26 13 في 22:38 I39m لا خبير ستاتا، للأسف، ولكن أنا أعلم أن R لديها مجموعة قوية من الحزم دعم اعتزام البيانات سلسلة مستعرضة الوقت. أميليا إي خصوصا يتبادر إلى الذهن، لأنها بنيت لهذا الغرض الصريح. نداش سيكوراكس 14 نوف 14 14 في 19: 40 مرحبا بكم في معهد للبحوث الرقمية والتعليم ستاتا أسئلة وأجوبة كيف يمكنني ملء الملاحظات دون إكسانداند فيما يتعلق متغير الوقت قد يكون مجموعة بيانات سلسلة زمنية الثغرات وأحيانا قد ترغب في ملء الثغرات حتى فإن متغير الوقت سيكون في الترتيب المتتابع. وهذا ينطوي على خطوتين. أولا وقبل كل شيء، نحن بحاجة إلى توسيع مجموعة البيانات حتى متغير الوقت في الشكل الصحيح. عندما نقوم بتوسيع البيانات، وسوف نخلق حتما القيم المفقودة لمتغيرات أخرى. الخطوة الثانية هي استبدال القيم المفقودة بشكل معقول. الأمثلة الموضحة هنا تستخدم تساتيل الأمر تسفيل وأمر مكتوب من قبل المستخدم من قبل ديفيد كانتور لتنفيذ الخطوتين المذكورين أعلاه. يمكنك تحميل كوفوروارد كوت عن طريق كوتفينديت كاريفورواردكوت في ستاتا (انظر كيف يمكنني استخدام الأمر فينديت للبحث عن البرامج والحصول على مساعدة إضافية لمزيد من المعلومات حول استخدام فينديت) واتباع الرابط المناسب. ما يفعله الأمر هو أن يحمل القيم إلى الأمام من ملاحظة إلى أخرى، وملء القيم المفقودة مع القيمة السابقة. مثال 1، ملء بسيط مع النقل في هذا المثال، نقطة البداية والنهاية يمكن أن تكون مختلفة لمختلف الأفراد والفجوات هي شغلها من قبل الأفراد. في بعض الأحيان، قد نرغب في الحصول على بيانات متوازنة تماما. في هذه الحالة، سوف تكون نقطة البداية هي نفسها لجميع الأفراد ونقطة النهاية ستكون هي نفسها لجميع الأفراد كذلك. تحقيقا لهذه الغاية، يتم استخدام الخيار كوت الكامل ل تسفيل. في المثال السابق، نرى أنه لا يتم استبدال جميع القيم المفقودة لأن كوفوروارد كوت لا يحمل باكفوروارد. يمكننا استبدال القيم المفقودة عن طريق أداء واحد أكثر كوتكاريفورواردكوت بطريقة متخلفة. على الرغم من أن هذا ممكن القيام به، وهذا لا يعني أنه من الجيد أن تفعل. هذا المثال هو فقط لغرض التوضيح. محتوى هذا الموقع لا ينبغي أن يفسر على أنه تأييد لأي موقع ويب معين، كتاب، أو منتج البرمجيات من قبل جامعة كاليفورنيا.