Ausgegebene Variable In Stata Forex

Endogene Variable Was ist eine endogene Variable Eine endogene Variable ist eine Klassifikation einer Variablen, die durch ein statistisches Modell erzeugt wird, das durch die Beziehungen zwischen Funktionen innerhalb des Modells erklärt wird. Zum Beispiel ist der Gleichgewichtspreis eines Gutes in einem Angebot und Nachfrage-Modell endogen, weil es von einem Hersteller als Reaktion auf die Nachfrage der Verbraucher festgelegt wird. Sie ist das Gegenteil einer exogenen Variablen. BREAKING DOWN Endogene Variable Endogene Variablen sind für die Ökonometrie und die ökonomische Modellierung von Bedeutung, weil sie zeigen, ob eine Variable einen bestimmten Effekt bewirkt. Ökonomen verwenden kausale Modellierung, um Ergebnisse oder abhängige Variablen, basierend auf einer Vielzahl von Faktoren oder unabhängige Variablen zu erklären und zu bestimmen, inwieweit ein Ergebnis einer endogenen oder exogenen Ursache zugeschrieben werden kann. Endogene Variablen haben Werte, die sich als Teil einer funktionalen Beziehung zwischen anderen Variablen innerhalb des Modells verschieben. Diese Beziehung wird auch als abhängig und wird als vorhersehbar in der Natur gesehen. Im allgemeinen korrelieren die Variablen in einer Weise, in der die allgemeine Bewegung eines davon erwartet werden kann, ein bestimmtes Ergebnis in dem anderen, wenn auch nicht notwendigerweise in der gleichen Richtung zu erzeugen, da ein Anstieg in einer Variablen einen Sturz in einen anderen verursachen kann. Solange die Veränderung korreliert, gilt sie als endogen. Außerhalb der Ökonomie, andere Felder auch Modelle mit endogenen Variablen. Dazu gehören das Gebiet der Meteorologie und bestimmte Aspekte der Landwirtschaft. In bestimmten Fällen ist die Beziehung nur endogen in einer Richtung. Zum Beispiel, während angenehmes Wetter kann dazu führen, dass höhere Mengen an Tourismus, höhere Mengen an Tourismus keine Auswirkungen auf das Wetter. Beispiele für endogene Variablen Wenn ein Modell die Beziehung zwischen den Pendelzeiten der Mitarbeiter und dem Kraftstoffverbrauch untersucht, steigt der Kraftstoffverbrauch im Allgemeinen, wenn die Pendelzeit innerhalb des Modells steigt. Dies ist aufgrund der Tatsache, je länger eine Person pendeln neigt dazu, desto mehr Kraftstoff es braucht, um sein Ziel zu erreichen, wie eine 30-Meile pendeln erfordert mehr als eine 20-Meile pendeln. Andere Beziehungen, die in der Natur endogen sein können, umfassen persönliches Einkommen zum persönlichen Verbrauch, Niederschlag und Pflanzenwachstum oder Bildung und künftige Einkommensniveaus. Endogene vs. exogene Variablen Im Gegensatz zu endogenen Variablen werden exogene Variablen als unabhängig betrachtet. Dies bedeutet, dass eine Variable innerhalb der Formel nicht diktiert oder direkt mit einer Änderung in der anderen korreliert. Exogene Variablen haben keine direkte oder formelhafte Beziehung, wie persönliches Einkommen und Farbe Präferenz, Niederschlag und Gaspreise oder Bildung erhalten und Lieblings-flower. Can ein Regression-Modell mit einem kleinen R-squared Be Nützliche R ist so eine schöne Statistik, isn8217t it Anders als so viele von den anderen, macht es Sinn8211das Prozentsatz der Varianz in Y durch ein Modell entfielen. Ich meine, man kann das wirklich verstehen. So kann Ihre Großmutter. Und das klinische Publikum Sie schreiben den Bericht für. Eine große R ist immer gut und eine kleine ist immer schlecht, rechts gesehen viele Leute aufgeregt über kleine R-Werte oder jede kleine Wirkung Größe. Für diese Angelegenheit. Ich habe vor kurzem gehört, dass kein Regressionsmodell mit einem R kleiner als .7 sollte sogar interpretiert werden. Nun kann es einen Kontext geben, in dem diese Regel sinnvoll ist, aber in der Regel keine. Gerade weil Effektgröße klein ist, bedeutet es, dass es schlecht ist, unwürdig, interpretiert oder nutzlos zu sein. It8217s nur klein. Auch kleine Effektgrößen können wissenschaftliche oder klinische Bedeutung haben. Es hängt von Ihrem Feld ab. Zum Beispiel, in einer Dissertation, die ich einem Klienten mit vielen Jahren geholfen, war die Forschungsfrage darüber, ob Religiosität die körperliche Gesundheit voraussagt. (Wenn Sie in einem meiner Workshops waren, erkennen Sie dieses Beispiel8211it8217s ein großer Datensatz. Das Modell verwendet Häufigkeit der religiösen Teilnahme als Indikator für Religiosität, und enthalten einige persönliche und demographische Kontrolle Variablen, einschließlich Geschlecht, Armut und Depression Ebenen, und ein paar andere. Das Modell R war etwa 0,04, obwohl das Modell war signifikant. It8217s einfach, das Modell als nutzlos zu entlassen. Sie8217re nur erklären, 4 der Variation Warum Mühe Aber darüber nachzudenken. Wenn Sie denken, über alle Von den Dingen, die jemanden beeinflussen könnten Gesundheit, glauben Sie wirklich, dass religiöse Anwesenheit ein wichtiger Beitragende werden Obwohl ich nicht ein Gesundheitsforscher, kann ich an einige Variablen denken, dass ich erwarten würde, viel bessere Prädiktoren für die Gesundheit sein Alter, Krankheitsgeschichte, Stressniveaus, Familienanamnese der Krankheit, Arbeitsbedingungen. Alle setzen alle von ihnen in das Modell würde in der Tat geben bessere prognostizierte Werte. Wenn der einzige Punkt des Modells Vorhersage war, würde meine Client8217s Modell eine ziemlich schlechte Arbeit zu tun . (Vielleicht kamen die 70 Kommentare von jemandem, der nur Vorhersagemodelle ausführt). Aber es ging nicht. Der Punkt war, um zu sehen, ob es eine kleine, aber zuverlässige Beziehung. Und da war es. Benötigen kleinere Effektgrößen größere Proben, um Signifikanz sicher zu finden. Aber dieser Datensatz hatte mehr als 5000 Menschen. Kein Problem. Viele Forscher wandten sich an Effekte Größen, weil die Bewertung von Effekten mit p-Werte allein kann irreführend sein. Aber Effektgrößen können auch irreführend sein, wenn Sie nicht darüber nachdenken, was sie innerhalb des Forschungskontextes bedeuten. Manchmal in der Lage, leicht verbessern ein Ergebnis von 4 ist klinisch oder wissenschaftlich wichtig. Manchmal ist es nicht annähernd genug. Manchmal hängt es davon ab, wie viel Zeit, Anstrengung oder Geld erforderlich wäre, um eine Verbesserung zu erhalten. Soviel wie we8217d alle lieben, gerade Antworten auf what8217s groß genug zu haben, that8217s nicht der Job irgendeiner Statistik. Sie müssen darüber nachdenken und entsprechend interpretieren. Auf der Suche nach erschwinglichen statistischen Ausbildung mit den besten Stats Mentoren rund Want to ask ein Experte alle Ihre Fragen brennen Fragen Check out Statistically Speaking (früher Data Analysis Brown Bag), unsere exklusive Mitgliedschaft Programm mit monatlichen Webinare und offene QA-Sitzungen. That8217s wahr in fast allen Statistiken. Auch harte Regeln wie plt.05, die die statistische Signifikanz anzeigen, sind wirklich schwer. Also ja, Erfahrungen immer hilft, vor allem beim Verständnis Ihrer Variablen und Forschung. Aber zu stoppen und darüber nachzudenken hilft auf jeder Ebene der Erfahrung. Das Gegenargument zu dieser Position ist, dass, wenn Sie glauben, dass Religiosität ist nur ein kleines Stück des Puzzles, sollte Ihr Modell eine ganze Menge von Dingen, die Sie denken, sind wichtiger als Kontrollen, und überprüfen Sie, ob das breitere Modell mit Religiosität enthalten ist Besseres Modell als das mit nur den großen Prädiktoren. Andernfalls könnten Sie eine andere Gesundheits-Prädiktor zur Religiosität falschzuweisen (z. B. erbliche Gesundheit ist wahrscheinlich ein großer Prädiktor, und es kann gut sein, dass Menschen mit ungesunden Eltern eher zu einer religiösen Gemeinschaft zu suchen). Ein Modell, das nur durch kleine Mengen verbessert werden kann, kann noch nützlich sein (sagen, von 0,7 auf 0,74 gehen), aber ein Modell, das in seiner Gesamtheit nur ein R-Quadrat von 0,04 I8217d hervorbringt, dass ich haven8217t sogar angefangen habe Richtig Modell der Beziehung. Ich stimme (stark) mit dem Punkt über die Interpretation des Ergebnisses innerhalb des Kontextes, in dem die Forschung durchgeführt wird, though. Ja, ich sehe deinen Standpunkt. Ich stimme zu, es ist immer ideal, um mehr von der Variation zu erklären. Und für ein Ergebnis, das allgemein gut für die Bevölkerung studiert wird, gibt es eine höhere Erwartung in der Lage, die meisten der Variation zu erklären. Sie sind absolut richtig, dass es besser wäre, diese Hypothese zu modellieren, da eine zusätzliche Variation erklärt wurde, und dass nicht die Kontrolle bedeutet, dass Sie die Beziehungen falsch verknüpfen könnten. Allerdings gibt es einige Ergebnisse Variablen (viele in Soziologie, zum Beispiel) für breite Bevölkerungsgruppen, die nur gewonnen, dass so viel. So It8217s nicht eine Angelegenheit von einer anderen Variable that8217s, die aus einem Modell heraus gelassen wird, aber entweder so viele konkurrierende Variablen jedes mit einem kleinen Effekt, den Sie can8217t sie alle oder gerechte Zufälligkeit einschließen können. (Und ich merke, diese sind oft die gleiche Sache). Jetzt ist es glaubwürdig, dass die körperliche Gesundheit ist einer dieser, und ich zugeben, dass8217s möglich. Aber es ist möglich, dass es in bestimmten Populationen. Zum Beispiel können Sie in der Lage, für 70 der Veränderung der körperlichen Gesundheit in einer klinischen Bevölkerung, aber nicht in einer nationalen Bevölkerung zu kontrollieren. Dies gilt auch in mehr explorativen Situationen. Wenn ein Ergebnis ein neues Konstrukt ist, das wohlbekannt ist, ist es wahrscheinlich, daß die Daten auf jeder möglichen Steuerung gesammelt wurden. In diesem Fall ist es sehr wahrscheinlich, daß eine Wirkung von etwas wie Religiosität später in einer anderen Studie erklärt wird. Aber das ist interessant, wie wir dachten, wir hätten es daraus gemacht, daß sie von X erklärt wurden. Wenn wir nie die erste kleine Wirkung berichten, weil wir auf ein Modell warten, das alles erklärt, können wir nie wissen, was in das Modell eingebaut werden muß. Wieder ist es der Kontext. Gibt es eine Möglichkeit zur Quantifizierung der 8216context8217, in denen man zu interpretieren R2 I8217m nicht genau sicher, was Sie mit der Quantifizierung des Kontextes, aber ich würde denken, die Antwort ist 8216no.8217 wirklich über das Stoppen und Denken über die Informationen, die Sie wirklich haben. Verwenden Sie Excel zum Erstellen erweiterter Graphen und PivotCharts Im vorherigen Teil dieser Serie haben Sie gelernt, wie man einfache Graphen in Excel erstellt und manipuliert. In diesem Teil, youll tauchen Sie ein wenig tiefer in Grafik-Erstellung und wird auch lernen, wie die Grafik-Komponente im Zusammenhang mit Excels PivotTable-Funktion verwenden: PivotCharts. Diese Datenanalyse-Serie besteht aus diesen Artikeln: Die Probe Für viele der Beispiele in diesem Artikel werde ich die Daten aus der Tabelle in Abbildung A verwenden. Ein ziemlich typischer Datensatz bietet einen guten Ort, um Excels Graphing Fähigkeiten zu demonstrieren. Mehr Datenansichten Mit einem Diagramm ist die Art des Diagramms, das Sie auswählen, entscheidend, wenn es darum geht, Ihren Punkt zu erreichen. Zum Beispiel, wenn Sie diagrammatisch zeigen wollte, wie viel von Ihrer monatlichen Zahlung ging in Richtung Miete, würden Sie wahrscheinlich nicht verwenden eine Liniendiagramm. Stattdessen wäre ein Tortendiagramm geeigneter, da es Ihnen die Scheiben eines Ganzen zeigt. Im letzten Artikel schauten wir auf Linien - und Kreisdiagramme. In diesem Abschnitt, Im gehend, Sie zu Fuß durch eine der Excels ziemlich nifty Grafik-Funktionen: die 3-D-Balkendiagramm. Mit 3D-Diagrammen erweitern Sie Ihre Diagrammmanipulationsoptionen, damit Sie das Diagramm tatsächlich drehen können, um genau die Ansicht zu erhalten, die gewünscht wird. In diesem Beispiel möchte ich gerne ein Balkendiagramm erstellen, das Sie über die Änderung von Farben, Text und Zeilentypen hinaus manipulieren können. Beachten Sie die grundlegenden Schritte zum Erstellen eines Graphen, um die Daten auszuwählen, die auf dem Diagramm angezeigt werden sollen, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Diagramm-Assistent. Für dieses Beispiel, da ich alle Daten auf dem Diagramm zu verwenden, ich kann einfach überall auf der Datentabelle klicken und klicken Sie auf die Schaltfläche Diagramm-Assistent. In Schritt 1 des Assistenten habe ich ausgewählt, um ein 3-D-Säulendiagramm zu erstellen, wie Sie in Abbildung B sehen können. Der 3-D-Balken ist ein Untertyp eines normalen Balkendiagramms. Der zweite Schritt des Assistenten fordert Sie auf, Ihren Datenbereich auszuwählen und festzustellen, ob Daten durch Spalten oder Zeilen getrennt sind. Für dieses Beispiel brauchte ich nicht, einen Bereich zu wählen. Für die Seriendaten wählte ich Rows, da ich die Kategorie wählbar wähle (Abbildung C). Wenn ich die Spalten Option gewählt hatte, wäre die Grafik ein wenig schwieriger zu manipulieren. Das wird in wenigen Minuten sinnvoller.