Scatter Plots In Stata Forex

Binscatter Un programa stata para generar diagramas de dispersión binned. Binscatter es un programa Stata que genera diagramas de dispersión binned. Estas son una manera conveniente de observar la relación entre dos variables, o visualizar regresiones de MCO. Son especialmente útiles cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos. Instalación Abra Stata e instale binscatter desde el repositorio SSC ejecutando el comando: Después de instalar binscatter, puede leer la documentación ejecutando binscatter de ayuda. La sección Ejemplos del archivo de ayuda contiene un paseo que se puede hacer clic en las distintas características de binscatters. Introducción de la cubierta de diapositivas Esta cubierta de diapositivas proporciona una introducción completa a la dispersión. Explica cómo binscatter genera un diagrama de dispersión binned por qué un scatterplot binned es una representación significativa de un coeficiente de regresión OLS cómo interpretar diagramas de dispersión binned cómo se puede utilizar binscatter para representar gráficamente discontinuidades de regresión, torceduras de regresión y estudios de eventos También puede descargar el origen Archivos. Que incluyen el código Stata para generar cada figura que se muestra en la cubierta de diapositivas. Descripción técnica Los diagramas de dispersión binados son un método no paramétrico de representación gráfica de la función de expectativa condicional (que describe el valor promedio de y para cada valor x). Para generar un diagrama de dispersión binado, binscatter agrupa la variable del eje x en compartimientos de igual tamaño, calcula la media de las variables del eje xy del eje y dentro de cada bin, luego crea un diagrama de dispersión de estos puntos de datos. De forma predeterminada, binscatter también traza una línea de ajuste lineal utilizando OLS, que representa la mejor aproximación lineal a la función de expectativa condicional. Binscatter proporciona opciones integradas para controlar las covariables antes de trazar la relación, y puede trazar automáticamente discontinuidades de regresión. Todos los procedimientos en binscatter se optimizan para la velocidad en grandes conjuntos de datos. Ejemplo El siguiente gráfico muestra la relación entre la calidad de la enseñanza en la escuela primaria o intermedia y los ingresos de los estudiantes a los 28 años. Este gráfico es una representación visual de una regresión multivariante con 650.965 observaciones. La regresión muestra que después de controlar una serie de características que afectan el rendimiento estudiantil (como el tamaño de la clase y el ingreso de los padres), un aumento de 1 unidad en el valor agregado del profesor normalizado se asocia con un aumento de 350 en las ganancias a los 28 años. Binscatter: binscatter primero regre - só las variables del eje yy del eje x en el conjunto de variables de control y generó los residuos de esas regresiones. (Tenga en cuenta que este es el primer paso de una regresión particionada. Podríamos regresar los residuos y sobre los residuos x y obtener el coeficiente de la regresión multivariante completa.) Binscatter luego agrupó la variable x residual en 20 compartimientos de igual tamaño , Calculó la media de la variable x y los residuos de variable y dentro de cada bin, y creó un diagrama de dispersión de estos 20 puntos de datos. Cada punto muestra el promedio de ingresos a la edad de 28 años para un determinado nivel de valor añadido del profesor, manteniendo los controles constantes. Finalmente, el binscatter trazó la mejor línea lineal de ajuste, construida a partir de una regsición OLS de los residuos y sobre los residuos x. La pendiente de la línea de ajuste coincide con el coeficiente de la regresión multivariante. Fuente de ejemplo: Raj Chetty, John N. Friedman y Jonah E. Rockoff. 2013. Medición de los Impactos del Maestro II: Valor Agregado del Maestro y Resultados del Estudiante en la Adultez. NBER Working Paper 19424. obs. rc. fas. harvard. edu/chetty/w19424.pdf El gráfico anterior es la figura 2a en el documento, y la regresión asociada se presenta en la Tabla 3, Columna 1. Agradecimientos binscatter se basa en un programa Escrito por primera vez por Jessica Laird. Este programa fue desarrollado bajo la dirección y dirección de Raj Chetty y John Friedman. Laszlo Sandor aportó sugerencias que mejoraron considerablemente el programa y ofrecieron una ayuda abundante para probarlo. Gracias también a los usuarios de las primeras versiones del programa que dedicaron tiempo a reportar los errores que encontraron. Algunos Comandos de Stata Comandos de Trazado General Trazar un histograma de una variable: graph vn, bin (xx) Trazar un histograma de una variable usando Frecuencias: gráfica vn, bin (xx) freq Trazar un histograma de una variable con una aproximación normal: gráfica vn, bin (xx) norma donde xx es el número de compartimientos. Trazar un boxplot de una variable: graph vn, box Trazar parcelas side-by-side para una variable (vone) por categorías de otra variable vtwo. (Vtwo debe ser categórico)): sort vtwo vone vone, box by (vtwo) Un diagrama de dispersión de dos variables: graph vone vtwo Una matriz de diagramas de dispersión para tres variables: vone vtwo vthr, matriz Un diagrama de dispersión de dos variables con Los valores de una tercera variable utilizada en lugar de puntos en el gráfico (vthr puede contener valores numéricos o indicar categorías, tales como macho (m) y hembra (f)): gráfico vone vtwo, símbolo (vthr) Diagrama cuantil normal: qnorm Vn Comandos generales Para calcular las medias y desviaciones estándar de todas las variables: resumir o, utilizando una abreviatura, summ Para calcular las medias y desviaciones estándar de las variables selectas: resume vone vtwo vthr o, usando una abreviatura, summ vone vtwo vthr Para obtener más resúmenes numéricos Para ver todos los valores (todas las variables y todas las observaciones, no se recomiendan para conjuntos de datos grandes): list Para listar valores para dos variables: list vone vtwo Para listar la primera 10 valores para dos variables: lista vone vtwo en 1/10 Para listar los últimos 10 valores para dos variables: lista vone vtwo en -10 / l (El final de este comando es menos 10 / letra l) Tablas Variable tabulada vn: Tabulan vn o, usando una abreviatura, tab vn Tabulan tabulando dos variables: tab vone vtwo Tabulador cruzado dos variables, incluyen una o más de las opciones para producir columnas, filas o porcentajes de celdas y para suprimir la impresión de frecuencias: tab vone vtwo, column Fila de celda Generación de nuevas variables General. Generar índice de casos 1,2, ldots, n) (esto puede ser útil si ordena los datos, luego desea restaurar los datos a la forma original sin recargar los datos): generar el caso n o, utilizando una abreviatura, gen casen Multiplique valores en vx por b y añada a. Almacena los resultados en vy: gen vy a b vx Genera una variable con todos los valores 0: gen vone0 Genera una variable con valores 0 a menos que vtwo sea mayor que c. Luego haga el valor 1: gen vone0 reemplace vone1 si vtwogtc Números aleatorios. Establezca el número de observaciones en n. Set obs n Establecer semillas de números aleatorios a XXXX, por defecto es 1000: establecer semillas XXXX Generar n variables aleatorias uniformes (igual probabilidad de todos los resultados entre 0 y 1: gen vnuniform () Generar n variables aleatorias uniformes (probabilidad igual de todos los resultados entre un Gen gen vna (ba) uniform () Generar n variables aleatorias uniformes discretas (probabilidad igual de todos los resultados entre 1 y 6) (Estos comandos simulan rodar un dado de seis caras): gen vn1int (6uniform ()) Datos normales con media 0 y desviación estándar 1: gen vn invnorm (uniforme ()) Datos normales con media mu y desviación estándar sigma gen vn mu sigma invnorm (uniforme ()) Regresión Calcular la línea de regresión simple (vy es la respuesta, vx es el predictor): regresión Vy vx Calcula las predicciones, crea una nueva variable yhat: predict yhat Produce el diagrama de dispersión con la línea de regresión agregada: graph vy yhat vx, conecta el símbolo (o) Calcula los residuos, crea nueva variable tt residuals: predice residuales, resid Produce un residuo (0) Identificar puntos con los residuos más grandes y más pequeños: ordenar la lista de residuos en 1/5 lista en -5 / l (El último comando es menos 5 / letra l) Calcular la regresión múltiple Ecuación (vy es respuesta, vone, vtwo y vthr son predictores): regress vy vone vtwo vthr Notas importantes sobre el comando stem Hay un fallo con el comando Statas stem para las parcelas stem-and-leaf. La función del tallo parece reordenar permanentemente los datos para que se clasifiquen de acuerdo con la variable en la que se trazó el gráfico de tallo y hoja. La mejor manera de evitar este problema es evitar hacer parcelas de tallo y hoja (hacer histogramas en su lugar). Sin embargo, si realmente desea hacer un gráfico de tallo y hoja siempre debe crear una variable que contenga los números de observación originales (por ejemplo, índice llamado). Un comando para hacerlo es: generate index n Si lo hace, puede reordenar los datos después del gráfico de tallo y hoja de acuerdo con la variable de índice (comando Stata: índice de ordenación) para que los datos vuelvan a estar La orden original. Comandos. Aquí hay algunos otros comandos que pueden resultar útiles (esto no es una lista exhaustiva de todos los comandos de Stata): ANOVA general, ANCOVA o operación de repetición de regresión para categorías de intervalos de confianza variables para medios elimina el conjunto de datos anterior fuera de la correlación de memoria Entre variables describe brevemente los datos (de obs, nombres de variables, etc.) distribución de parcelas de diagnóstico eliminar las variables de la memoria mejor alternativa a la entrada de Macs crea nuevas variables (por ejemplo, generar años cierre - inicio) comando gráfico general (este comando tiene muchas opciones) Le permite seleccionar un subconjunto de observaciones (por ejemplo, lista si el radio gt 3000) leer el formato de datos en formato Stata (ASCII o archivo de texto) en listas de datos sin procesar el conjunto de datos en memoria (también puede listar sólo ciertas variables) guardar o imprimir Stata salida (excepto gráficas) búsqueda por palabra clave de los comandos, a menudo precursor para ayudar de una sola vez análisis de la varianza coeficientes de correlación parciales text-mode (bruto) diagramas de dispersión calculados los valores predichos (y-hat), residuales (ordinario, estandarizado y studentized) Distancia, error estándar del individuo predicho y. Error estándar de la media pronosticada y. Error estándar del residuo de la regresiónBienvenido al Instituto de Investigación y Educación Digital Stata FAQ Cómo puedo hacer un diagrama de dispersión con la línea de regresión en Stata Stata hace que sea muy fácil crear un diagrama de dispersión y la línea de regresión con el comando graph twoway. Ilustramos esto usando el archivo de datos hsb2. Aquí podemos hacer un diagrama de dispersión de las variables de escritura con lectura Podemos asimismo mostrar un gráfico que muestra los valores predichos de escribir por leer como se muestra a continuación. Habiendo visto cómo hacer estos por separado, podemos superponerlos en un gráfico como se muestra a continuación. Y podemos incluso mostrar el valor ajustado con un intervalo de confianza para la media como se muestra a continuación. 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