حل - اختلاف التباين في و الحسابية - الفوركس

غير المتغايرية هي هيتيروسكيداستيسيتي هيتيروسكيداستيسيتي، في الاحصاءات، عندما تكون الانحرافات المعيارية للمتغير، التي يتم رصدها على مدى فترة زمنية محددة، غير مؤكدة. وغالبا ما ينشأ عدم التجانس في شكلين: مشروطة وغير مشروطة. وتحدد التغيرات غير المتجانسة المشروطة التقلبات غير المستقرة عندما لا يمكن تحديد الفترات المستقبلية للتذبذب المرتفع والمنخفض. يتم استخدام غير المتغاير غير المشروط عندما يمكن تحديد فترات العقود الآجلة من التقلبات العالية والمنخفضة. التراجع المتغاير في التمويل، غالبا ما ينظر إلى التغايرية المشروطة المشروطة في أسعار الأسهم والسندات. ولا يمكن التنبؤ بمستوى التقلبات في هذه الأسهم خلال أي فترة من الزمن. ويمكن استخدام عدم التماثل غير المشروط عند مناقشة المتغيرات التي لها تغير موسمية محدد. مثل استخدام الكهرباء. من حيث ارتباطها بالإحصاءات، تشير التغايرية غير المتجانسة، وهي متغايرة غير متجانسة أيضا، إلى تباين الخطأ، أو اعتماد التبعثر، ضمن متغير مستقل واحد على الأقل ضمن عينة معينة. ويمكن استخدام هذه الاختلافات لحساب هامش الخطأ بين مجموعات البيانات، مثل النتائج المتوقعة والنتائج الفعلية، لأنها توفر مقياسا لانحراف نقاط البيانات عن القيمة المتوسطة. ولكي تكون مجموعة البيانات ذات صلة، يجب أن تكون غالبية نقاط البيانات ضمن عدد معين من الانحرافات المعيارية عن المتوسط ​​كما هو موضح في نظرية شيبيشيفس، التي تعرف أيضا باسم عدم المساواة في شيبيشيفس. وهذا يوفر مبادئ توجيهية فيما يتعلق باحتمال وجود متغير عشوائي يختلف عن المتوسط. واستنادا إلى عدد الانحرافات المعيارية المحددة، يكون للمتغير العشوائي احتمال خاص قائم داخل تلك النقاط. على سبيل المثال، قد يكون من الضروري أن يحتوي نطاق من انحرافين معياريين على 75 نقطة على الأقل من نقاط البيانات التي تعتبر صالحة. وكثيرا ما يعزى سبب مشترك للفروق خارج الحد الأدنى من المتطلبات إلى مسائل تتعلق بنوعية البيانات. عدم التزاوج غير المشروط يمكن التنبؤ بالتغاير غير المشروط غير المشروط، وغالبا ما يتعلق بالمتغيرات التي تكون دورية حسب الطبيعة. وهذا يمكن أن تشمل مبيعات التجزئة أعلى المبلغ عنها خلال فترة التسوق عطلة التقليدية، أو زيادة المكالمات إصلاح أجهزة تكييف الهواء خلال الأشهر الأكثر دفئا. ويمكن ربط التغيرات في التباين مباشرة بحدوث أحداث معينة أو علامات تنبؤية إذا لم تكن التحولات موسمية تقليديا. هذا يمكن أن تكون ذات صلة بزيادة في مبيعات الهواتف الذكية مع الافراج عن نموذج جديد لأن النشاط هو دوري على أساس الحدث ولكن ليس بالضرورة يحددها الموسم. التباين غير الشرطي المشروط لا يمكن التنبؤ بالطبيعة غير المتجانسة المشروطة. لا توجد علامة تيلتال أن يؤدي المحللين إلى الاعتقاد بأن البيانات سوف تصبح أكثر أو أقل متناثرة في أي لحظة من الزمن. في كثير من الأحيان، تعتبر المنتجات المالية خاضعة للتغاير المشروط كما ليس كل التغييرات يمكن أن تعزى إلى أحداث محددة أو التغيرات الموسمية. في البحث، يتم الكشف عن الارتباط الذاتي والتغايرية غير المتجانسة في تحليل البيانات لوحة. يمكنني حلها بشكل منفصل في ستاتا مع ستريجار القيادة وقوية، باحترام. ومع ذلك، لا أستطيع أن أجد وسيلة لحل كلا المشكلتين في نفس الوقت. إذا كان ذلك ممكنا، يرجى تبين لي كيفية إصلاح الارتباط الذاتي ومشكلة هيتيروسكيداستيسيتي للبيانات لوحة في إستيمايون واحد. وسوف يكون كبيرا باستخدام ستاتا، ولكن سبس هو أيضا على ما يرام. طلب 11 سبتمبر 11 في 8:51 وهناك طريقة قياسية لتصحيح لهذا هو باستخدام التغايرية والترابط الذاتي متسقة (هاك) أخطاء القياسية. ومن المعروف أيضا بعد المطورين كما نيوي الغربية الأخطاء القياسية. يمكن تطبيقها في ستاتا باستخدام الأمر نيوي. ملف تعليمات ستاتا لهذا الأمر هو هنا: statahelp. cginewey الصعوبة في تطبيق هذه الأخطاء هو أنك تحتاج إلى اختيار عدد الفواصل التي تريد الإجراء للنظر فيها في بنية الارتباط الذاتي. عادة ما توفر اختبارات الارتباط الذاتي القياسية إرشادات جيدة، على الرغم من ذلك. ويعتمد هذا النهج على المتناظرات، لذلك مجموعات البيانات الكبيرة تعمل بشكل أفضل هنا. هناك بدائل، بما في ذلك بوتستراب كتلة. راجع هذه المقالة لمقارنة مقاربات التعامل مع الارتباط الذاتي في بيانات اللوحة: برتراند، ماريان، إستر دوفلو، وسندهيل موليناثان. 2004. كم ينبغي أن نثق به الاختلافات في الاختلافات تقديرات مجلة ربع سنوية للاقتصاد. 119 (1): 249--275. يمكن تعريف النسخة بريبوب هيتيروسكيداستيسيتي بطرق مختلفة: أنا لست على دراية ستاتا، ولكن الاختيار السريع على شبكة الإنترنت تشير إلى أن مجموعة الخيار سوف تتعامل مع الحالات الأخيرة، تحتاج فقط لتحديد كلوستفار الصحيح. من قبيل الصدفة بالنسبة للحالة الأخيرة هذا سوف يحمي أيضا من الارتباط الذاتي من النوع التالي: لمعرفة السبب، إعادة كتابة البيانات لوحة في شكل ناقلات: حيث yi39 (y. y)، واجهة المستخدم (ش u). ثم الكلاسيكية أخطاء القياسية القياسية الحرس ضد الذي هو تيميس T مصفوفة، وهو نفسه لجميع ط. ليس من الصعب أن نرى بعد ذلك أن كل من التجانس داخل المجموعة و أر (1) الترابط الذاتي يعطي مصفوفة التباين الذي هو حالة خاصة من أوميجات العامة. إعادة كتابة النموذج في يمكنك الحراسة لحالات أخرى من التغايرية: ولكن بعد ذلك ليس من الممكن أن تفعل أي شيء عن أر (1). إذا كنت ترغب في الحصول على مقدرين فعالين لكلتا الحالتين باستخدام المربعات الصغرى المعممة، فيمكنك الحصول على تقديرات عملية متاحة من الانحدار البسيط لعملية شريان الحياة للسودان: أنا لا أعرف عن ستاتا، ولكن إذا كنت أتذكر بشكل صحيح إيفيوس لديه خيار لاستخدام هذه المصفوفات للتقدير. إذا كان لديك هيكل التباين أكثر تعقيدا، وأعتقد أنك سوف تحتاج إلى تطوير الحل الخاص بك.