Agrupando dados no stata forex

Se você tem apenas duas variáveis, e você não precisa de dois, escreva o ouptut para um arquivo, você pode fazer: Se você deseja escrever a saída em um arquivo ou se você tiver mais de duas variáveis ​​de agrupamento, faça o seguinte: Imprimir Os dados na tela: salve os dados em um arquivo no formato Stata (.dta). Ou para um arquivo ascii delimitado por tabelas Se você deseja contratar seus dados, liste o resultado no creen e o retorno aos dados originais, você pode usar preservar e restaurar. O primeiro congela os dados em um determinado ponto e o último permite voltar a esse ponto. Categorização Local do menu: Local do menu: DataCleaning e EncodingCategorise. Esta função permite categorizar qualquer conjunto de dados em grupos que você especifica, por exemplo, idades em grupos etários. Normalmente, uma variável contínua pode ser dividida em categorias ou grupos. Pegue a variável IgM na folha paramétrica da pasta de trabalho de teste, por exemplo, tem 298 observações que você pode querer resumir em intervalos de valores. Para fazer isso, basta selecionar o item de menu DataGroupingCategorise e selecionar a coluna IgM de dados. Você é apresentado com diferentes maneiras de agrupar seus dados em caixas (intervalos) de contagens: Quartis: 4 compartimentos (quartil inferior, quartil inferior para a mediana, quartil médio para superior, quartil superior gt) Quintiles: 5 compartimentos (primeiro quintil gt Quarto quintil) Deciles: 10 bins (primeiro décile gtninth decil) Grupos etários: um dos quatro agrupamentos comuns (lt15, 15-19 cinco bandas anuais para 85 lt15, 15-24 dez bandas anuais para 85 lt1, 1-4 bandas quinquenais Para 85 lt1, 1-4 bandas de dez anos para 75) Definido pelo usuário: a partir de min mínimo, em intervalos k de igual tamanho passo (ltmin 1 passo, gt min 1 passo até lt min 2 passo em intervalos k para gt min k passo ) Usando o exemplo IgM em quartis: um olhar rápido nas contagens acima mostra uma imagem semelhante à que você veria a partir de um histograma. Isto é, que os dados não são distribuídos uniformemente em intervalos de valores, ou seja, estão distorcidos. O histograma baseado em texto irá dar-lhe contagens, mas observe que os valores bin em um histograma são o ponto médio do compartimento e não o valor de corte entre os compartimentos, ou seja, eles são os mesmos que um corte de lixo definido pelo usuário, Valores fora da metade do tamanho da etapa. Duas opções diferentes são apresentadas para calcular quantiles para uso como pontos de corte nesta função de categorização. Os métodos são descritos na página Quantiles. O método 1 (padrão) corresponde ao método padrão usado no Stata e o Método 2 é equivalente à definição alternativa usada no Stata. Copyright 2000-2017 StatsDirect Limited, todos os direitos reservados. Faça o download de uma versão gratuita aqui.