تسجيل - مقابل - ln - في - الحسابية الفوركس

إشعار: ستقوم مجموعة الاستشارات الإحصائية إدر بترحيل الموقع إلى نظام إدارة المحتوى في وردبريس في فبراير لتسهيل الصيانة وإنشاء محتوى جديد. ستتم إزالة بعض صفحاتنا القديمة أو وضعها في الأرشيف بحيث لا يتم الاحتفاظ بها بعد الآن. سنحاول الحفاظ على عمليات إعادة التوجيه بحيث تستمر عناوين ورل القديمة في العمل بأفضل ما في وسعنا. مرحبا بكم في معهد للبحوث الرقمية والتعليم مساعدة المجموعة الاستشارية مجموعة من خلال إعطاء هدية ستاتا ملاحظات الطبقة العد من ن إلى N مقدمة ستاتا اثنين من المتغيرات المضمنة تسمى N و N. n هو تدوين ستاتا لرقم المراقبة الحالي. n هو 1 في الملاحظة الأولى، 2 في الثانية، 3 في الثالثة، وهلم جرا. N هو عبارة ستاتا عن العدد الإجمالي للملاحظات. دعونا نرى كيف N و N العمل. كما ترون، معرف المتغير يحتوي على عدد الملاحظة التي تعمل من 1 إلى 7 و نت هو العدد الإجمالي للملاحظات، وهو 7. العد باستخدام N و N بالتزامن مع الأمر بواسطة يمكن أن تنتج بعض النتائج المفيدة جدا. وبطبيعة الحال، لاستخدام الأمر بواسطة يجب علينا أولا فرز البيانات الخاصة بنا على حسب المتغير. الآن n1 هو رقم الملاحظة داخل كل مجموعة و n2 هو العدد الإجمالي للملاحظات لكل مجموعة. لإدراج أقل درجة لكل مجموعة استخدم ما يلي: لإدراج أعلى الدرجات لكل مجموعة استخدم ما يلي: استخدام آخر من n ليتس استخدام n لمعرفة ما إذا كانت هناك أرقام معرف مكررة في البيانات التالية: كما اتضح، الملاحظات 6 و 7 لها نفس أرقام الهوية ولكن قيم النتيجة مختلفة. العثور على التكرارات الآن يتيح استخدام N للعثور على الملاحظات المكررة. في هذا المثال نصنف الملاحظات من قبل جميع المتغيرات. ثم نستخدم كل المتغير في العبارة بي وتعيين مجموعة n يساوي العدد الإجمالي للرصدات متطابقة. وأخيرا، نسرد الملاحظات التي تكون N أكبر من 1، وبالتالي تحديد الملاحظات المكررة. إذا كان لديك الكثير من المتغيرات في مجموعة البيانات، قد يستغرق الأمر وقتا طويلا لكتابتها بالكامل مرتين. يمكننا الاستفادة من حرف البدل للإشارة إلى أننا نرغب في استخدام جميع المتغيرات. وعلاوة على ذلك في أحدث إصدارات ستاتا يمكننا الجمع بين نوع ومن خلال في بيان واحد. وفيما يلي نسخة مبسطة من الشفرة التي سوف تسفر عن نفس النتائج بالضبط كما هو موضح أعلاه. محتوى هذا الموقع لا ينبغي أن يفسر على أنه تأييد لأي موقع ويب معين، كتاب، أو منتج البرمجيات من قبل جامعة كاليفورنيا. في سياق الانحدار الخطي في العلوم الاجتماعية، جيلمان وتل هيلث 1: نحن نفضل السجلات الطبيعية (أي قاعدة اللوغاريتمات ه) لأنه، كما هو موضح أعلاه، فإن المعاملات على مقياس السجل الطبيعي يمكن تفسيرها مباشرة على أنها فروق نسبية تقريبية: بمعامل قدره 0.06، فإن الفرق 1 في x يقابل فارق تقريبي 6 في y، وهكذا دواليك. 1 أندرو جيلمان وجينيفر هيل (2007). تحليل البيانات باستخدام الانحدار ونماذج متعددة المستويات الهرمية. كامبريدج ونيفرزيتي بريس: كامبريدج نيو يورك، ب. 60-61. ليس هناك سبب قوي جدا لتفضيل اللوغاريتمات الطبيعية. لنفترض أننا نقدر النموذج: العلاقة بين اللوغاريتمات الطبيعية (لن) والقاعدة 10 (لوغ) هي لن x 2.303 لوغ X (سورس). وبالتالي فإن النموذج يعادل ما يلي: أو، وضع 2.303 a: يمكن تقدير أي من النموذجين مع نتائج مكافئة. وهناك ميزة طفيفة من اللوغاريتمات الطبيعية هي أن الفارق الأول هو أبسط: d (لن X) دكس 1X، بينما d (لوغ X) دكس 1 ((لن 10) X) (المصدر). لمصدر في كتاب الاقتصاد القياسي يقول أن أي شكل من أشكال اللوغاريتمات يمكن استخدامها، انظر الغوجاراتية، أساسيات الاقتصاد القياسي الطبعة الثالثة 2006 ص 288. وأعتقد أن اللوغاريتم الطبيعي يستخدم لأن الأسي غالبا ما تستخدم عند القيام حساب الفائدة. إذا كنت في الوقت المتواصل وأنك تضاعف المصالح، سوف ينتهي بك المطاف إلى وجود قيمة مستقبلية بمبلغ معين يساوي F (t) N. e (حيث r هو سعر الفائدة و N المبلغ الاسمي للمبلغ). منذ كنت في نهاية المطاف مع الأسي في حساب التفاضل والتكامل، وأفضل طريقة للتخلص من ذلك هو استخدام اللوغاريتم الطبيعي وإذا كنت تفعل عملية معكوس، فإن السجل الطبيعي تعطيك الوقت اللازم للوصول إلى نمو معين. أيضا، الشيء الجيد عن اللوغاريتمات (سواء كان طبيعيا أم لا) هو حقيقة أنه يمكنك تحويل المضاعفات إلى إضافات. أما بالنسبة للتفسيرات الرياضية لماذا نحن في نهاية المطاف باستخدام الأسي عندما يضاعف الفائدة، يمكنك العثور عليه هنا: en. wikipedia. orgwikiContinuouslycompoundedinterestPeriodiccompounding أساسا، تحتاج إلى أن تأخذ الحد ليكون عدد لا حصر له من دفع سعر الفائدة، والتي تنتهي في نهاية المطاف تعريف الأسي حتى الفكر، لا يستخدم على نطاق واسع الوقت المستمر في الحياة الحقيقية (كنت تدفع الرهون العقارية الخاصة بك مع المدفوعات الشهرية، وليس كل ثانية ..)، وهذا النوع من الحساب غالبا ما يستخدم من قبل المحللين الكميين. أجاب مار 29 12 في 7:09