Gabungkan 2 file data dalam stata forex

Gabungkan 2 file data dalam stata forex

Forex-trading-primer
Mb trading tradeking forex
Trading-system-in-r


Biner-pilihan-spanduk-dalam-vinyl Pittview-forex-trading Bagaimana-untuk-perdagangan-biner-pilihan-di-australia Binary-option-di-malaysia Binary-options-daily-income-tracker Abe-cofnas-binary-options-pdf-free

PEMBERITAHUAN: Kelompok konsultasi Statistik IDRE akan memindahkan situs web ke CMS WordPress pada bulan Februari untuk memfasilitasi pemeliharaan dan pembuatan konten baru. Beberapa halaman lama kami akan dihapus atau diarsipkan sehingga tidak lagi dipelihara. Kami akan mencoba untuk mempertahankan pengalihan sehingga URL lama akan terus bekerja sebaik mungkin. Selamat Datang di Institute for Digital Research and Education Bantu Stat Consulting Group dengan memberi hadiah Stata Learning Module Menggabungkan data Modul ini akan menggambarkan bagaimana Anda dapat menggabungkan file di Stata. Contohnya meliputi file tambahan, penggabungan satu lawan satu, dan penggabungan kecocokan satu lawan satu. Menambahkan file data Bila Anda memiliki dua file data, Anda mungkin ingin menggabungkannya dengan menumpuknya satu di atas yang lain. Sebagai contoh, kita memiliki file yang berisi ayah dan file yang berisi ibu seperti gambar di bawah ini. Jika kita ingin menggabungkan file-file ini dengan menumpuknya satu di atas yang lain, kita bisa menggunakan perintah append seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Kita bisa menggunakan daftar perintah untuk melihat apakah ini bekerja dengan benar. Tambahan bekerja dengan baik. Ayah dan ibu ditumpuk bersama dalam satu file. Tapi, ada sedikit masalah. Kami tidak bisa memberitahu ayah dari para ibu. Mari kita coba melakukan ini lagi, tapi pertama kita akan membuat variabel bernama momdad di file data ayah dan ibu yang akan berisi file data ayah ayah dan ibu untuk file data moms. Ketika kami menggabungkan dua file itu bersama-sama, variabel momdad akan memberi tahu kami siapa ibu dan ayah itu. Disini kita membuat variabel momdad untuk file data ayah. Kami menyimpan file yang memanggilnya dads1. Di sini kita membuat variabel momdad untuk file data moms. Kami simpan file yang memanggilnya moms1. Sekarang, mari kita tambahkan ayah dan ibu1 bersama-sama. Sekarang, ketika kita mencantumkan data, variabel momdad menunjukkan siapa ibu dan ayah mereka. Pencocokan penggabungan Cara lain untuk menggabungkan file data adalah penggabungan yang cocok. Katakan bahwa kami ingin menggabungkan ayah dengan file data faminc, meminta informasi ayah dan informasi keluarga berdampingan. Kita bisa melakukan ini dengan penggabungan pertandingan. Mari kita lihat file ayah dan famem. Kami ingin menggabungkan file data sehingga terlihat seperti ini. Perhatikan bahwa variabel famid digunakan untuk mengaitkan pengamatan dari file ayah dengan pengamatan yang sesuai dari file faminc. Strategi penggabungan file berjalan seperti ini. 1. sortir ayah di famid dan simpan file itu (sebut saja ayah2). 2. sort faminc pada famid dan simpan file itu (menyebutnya faminc2). 3. gunakan file dads2. 4. menggabungkan file dads2 dengan file faminc2 menggunakan famid untuk mencocokkannya. Inilah empat langkah tersebut. 1. Urutkan file ayah oleh famid dan simpan sebagai ayah 2. Urutkan file faminc dengan famid dan simpan sebagai faminc2. 3. Gunakan file dads2 4. Gabung dengan file faminc2 menggunakan famid sebagai variabel kunci. Sepertinya ini bekerja dengan baik, tapi apa itu gabungan variabel Variabel penggabungan mengindikasikan, untuk setiap pengamatan, bagaimana penggabungan tersebut berjalan. Ini berguna untuk mengidentifikasi catatan yang tidak sesuai. Menggabungkan dapat memiliki satu dari tiga nilai 1 - Catatan berisi informasi dari file1 saja (misalnya catatan seorang ayah2 tanpa catatan faminc2 yang sesuai.2 - Catatan berisi informasi dari file2 saja (misalnya catatan faminc2 tanpa catatan ayah2 yang sesuai.3 - The Catatan berisi informasi dari kedua file (misalnya catatan ayah dan faminc2 yang cocok). Bila Anda memiliki banyak catatan, tabulasi gabungan sangat berguna untuk meringkas berapa banyak ketidakcocokan yang Anda miliki. Dalam kasus kami, semua rekaman cocok jadi nilai untuk menggabungkan Selalu 3. Pencocokan satu lawan satu Penggabungan jenis lain disebut gabungan satu dengan banyak. Gabungan satu lawan satu kami cocok dengan ayah dan faminc dan ada satu lawan satu yang cocok dengan file. Jika kita menggabungkan orang tua dengan Anak-anak, ada banyak anak per ayah dan karena itu ini adalah gabungan satu dengan banyak orang. Seperti yang Anda lihat di bawah, strategi untuk menggabungkan satu dengan banyak sama dengan gabungan satu dengan lainnya 1. Urutkan ayah pada famid dan Simpan file itu sebagai ayah3 2. urutkan anak-anak di famid dan selamatkan itu File sebagai anak3 3. gunakan file dads3 4. gabungkan file dads3 dengan file kids3 menggunakan famid untuk mencocokkannya. Keempat langkah tersebut ditunjukkan di bawah ini. 1. Urutkan file data ayah pada famid dan simpan file itu sebagai ayah3. 2. Urutkan file data anak-anak di famid dan simpan file itu sebagai anak3. 3. Gunakan file dads3. 4. Gabungkan file dads3 dengan file kids3 menggunakan famid untuk mencocokkannya. Mari kita daftar hasilnya. Hasilnya sedikit lebih mudah dibaca jika kita menyortir data tentang famid dan kelahiran. Seperti yang Anda lihat, ini pada dasarnya sama dengan penggabungan satu lawan satu. Anda mungkin bertanya-tanya apakah urutan file pada gabungan pernyataan itu relevan. Di sini, kita beralih urutan file dan hasilnya sama. Satu-satunya perbedaan adalah urutan catatan setelah penggabungan. Menambahkan contoh data Contoh langkah penggabungan yang cocok (satu-ke-satu dan satu-ke-banyak) Program contoh gabungan gabungan Isi dari situs web ini tidak boleh dianggap sebagai pengesahan dari situs web, buku, atau produk perangkat lunak tertentu oleh University of California.NOTICE: Kelompok konsultasi Statistik IDRE akan memindahkan situs web ke CMS WordPress pada bulan Februari untuk memfasilitasi pemeliharaan dan pembuatan konten baru. Beberapa halaman lama kami akan dihapus atau diarsipkan sehingga tidak lagi dipelihara. Kami akan mencoba untuk mempertahankan pengalihan sehingga URL lama akan terus bekerja sebaik mungkin. Selamat datang di Institut Riset Digital dan Bantuan Pendidikan di Stat Consulting Group dengan memberikan hadiah Stata FAQ: Bagaimana cara menggabungkan beberapa file di Stata FAQ ini didasarkan pada halaman yang dikembangkan oleh Graduate Statistical Assistant Program di Boston College. Kami berterima kasih atas izin mereka untuk mereproduksi FAQ ini di sini. Bukanlah hal yang biasa untuk data, terutama data survei, untuk datang dalam beberapa dataset (ada alasan praktis untuk mendistribusikan dataset dengan cara ini). Bila data didistribusikan dalam beberapa file, variabel yang ingin Anda gunakan sering kali tersebar di beberapa dataset. Agar dapat bekerja dengan informasi yang terdapat dalam dua atau lebih file data, Anda perlu menggabungkan segmen menjadi file baru yang berisi semua variabel yang ingin Anda gunakan. Pertama, Anda perlu mengetahui variabel mana yang Anda butuhkan, dan kumpulan data mana yang berisinya, Anda dapat melakukannya dengan berkonsultasi dengan codebook. Selain menemukan variabel yang Anda inginkan untuk analisis Anda, Anda perlu mengetahui nama variabel id. Variabel id adalah variabel yang unik untuk suatu kasus (observasi) dalam dataset. Untuk individu tertentu, id harus sama di semua dataset. Ini akan memungkinkan Anda mencocokkan data dari kumpulan data berbeda ke orang yang tepat. Untuk data cross sectional, biasanya ini adalah variabel tunggal, dalam kasus lain, dibutuhkan dua atau lebih variabel, ini biasanya terlihat pada data panel dimana id dan tanggal subjek atau gelombang sering diperlukan untuk mengidentifikasi pengamatan secara unik. Agar Stata dapat menggabungkan kumpulan data, variabel id, atau variabel, harus memiliki nama yang sama di semua file. Selain itu, jika variabel adalah string dalam satu dataset, itu juga harus berupa string di semua dataset lain, dan sama halnya dengan variabel numerik (tipe penyimpanan spesifik tidak penting, asalkan numeriknya). Setelah Anda mengidentifikasi semua variabel yang Anda butuhkan, dan ketahuilah apa itu variabel id, Anda dapat mulai menggabungkan kumpulan data. Contoh sederhana Langkah pertama yang baik adalah mendeskripsikan data kami. Kita bisa melakukan ini tanpa benar-benar membuka file (ini bisa berguna jika filenya sangat besar), yang harus kita lakukan hanyalah buka Stata dan nyalakan perintahnya. Perintah yang menggambarkan memberi kita banyak informasi bermanfaat, untuk tujuan kita hal yang paling penting yang ditunjukkannya adalah bahwa id variabel adalah numerik, dan data tersebut unsorted (data harus diurutkan berdasarkan variabel id atau variabel untuk digabungkan ). Kami juga mencatat bahwa variabel yang kami inginkan dari dataset ini sebenarnya ada dalam dataset. Kami ingin melakukan ini untuk ketiga kumpulan data kami, namun untuk menghemat ruang dengan baik, tunjukkan hasilnya untuk salah satu kumpulan data. Mari kita asumsikan bahwa dataset semuanya unsorted dan bahwa variabel id memiliki nama (id) yang sama di ketiga dataset tersebut. Karena dataset tidak diurutkan, kita perlu membuka setiap dataset, mengurutkannya, dan kemudian menyimpan dataset yang diurutkan. Meski bisa menggunakan data dari situs web dengan mudah di dalam Stata, kita tidak bisa menyimpannya disana. Jadi perhatikan bahwa semua perintah yang digunakan menarik dataset dari situs kami, namun simpan ke direktori d: data di komputer pengguna. Sintaks di bawah ini membuka setiap dataset, mengurutkannya dengan id dan kemudian menyimpannya di lokasi baru dengan nama baru. Jika dataset sudah ada di komputer kita, kita bisa menyimpannya di lokasi yang sama, dan, mungkin bahkan dengan nama yang sama (mengganti dataset lama), inilah pilihan pengguna. Selanjutnya, kita benar-benar menggabungkan dataset. Perintah gabungan menggabungkan observasi yang sesuai dari dataset yang ada saat ini dalam memori (disebut dataset master) dengan data dari dataset format Stata yang berbeda (disebut dataset penggunaan) menjadi pengamatan tunggal. Dengan asumsi bahwa kita memiliki data3 yang terbuka dari menjalankan sintaks di atas, itu akan menjadi kumpulan data utama kita. Baris pertama sintaks di bawah ini menggabungkan data. Langsung setelah perintah penggabungan adalah nama variabel (atau variabel) yang melayani variabel id, dalam hal ini id. Selanjutnya adalah argumen yang menggunakan ini memberitahu Stata bahwa kita telah melakukan daftar variabel id, dan yang berikut adalah kumpulan data yang akan digabungkan. Nama terdaftar, dengan hanya spasi (tidak ada koma, dll.) Di antara keduanya. (Perhatikan, jika nama atau jalur kumpulan data Anda termasuk spasi, pastikan untuk menyertakannya dalam tanda petik, yaitu.) Baris sintaks berikutnya menyimpan kumpulan data gabungan kami yang baru. Perhatikan bahwa penggabungan tidak menghasilkan output. Sekarang kita bisa melihat kumpulan data yang baru digabungkan. Pada output di atas kita melihat jumlah kasus (200), mana yang benar. Hal ini penting karena masalah dengan proses penggabungan sering mengakibatkan terlalu sedikit, atau lebih sering terlalu banyak, kasus dalam kumpulan data gabungan. Kita juga melihat daftar variabel, yang mencakup semua variabel yang kita inginkan. Kumpulan data gabungan berisi tiga variabel tambahan. Variabel baru ini digabungkan. Merge1 dan merge2. Gabungan perintah akan selalu menghasilkan setidaknya satu variabel tambahan yang disebut penggabungan. Ketika beberapa file ditentukan dalam penggunaan. Perintah akan menghasilkan gabungan variabel tambahan, satu untuk setiap dataset dalam daftar penggunaan (dalam kasus kami merge1 dan merge2). Variabel ini memberi tahu kami di mana setiap pengamatan dalam dataset berasal, ini berguna sebagai pengecekan bahwa data Anda digabungkan dengan benar. Terkadang pengamatan tidak akan hadir dalam dataset tertentu, ini tidak berarti bahwa ada yang tidak beres dalam proses penggabungan, namun ini adalah tempat lain di mana orang sering mendapatkan petunjuk tentang apa yang mungkin salah dalam proses penggabungan. Karena dalam contoh ini semua kumpulan data mencakup semua kasus, dan karena penggabungan berjalan sebagaimana mestinya, variabel gabungan tidak begitu menarik. Kami akan membahas variabel-variabel ini secara lebih rinci di bawah, saat kita menangani dataset dimana tidak semua kasus hadir di semua dataset. Menjatuhkan variabel yang tidak diinginkan Tidak jarang menemukan bahwa kumpulan data besar berisi banyak variabel yang tidak akan Anda gunakan dalam analisis Anda. Anda dapat meninggalkan variabel tersebut di kumpulan data saat menggabungkannya, namun ada beberapa alasan mengapa Anda tidak ingin melakukan hal ini. Pertama, ada batasan jumlah variabel yang bisa ditangani Stata. Di Small Stata batasnya adalah 99, di StataIC batasnya adalah 2.047 dan di StataSE dan StataMP batasnya adalah 32.767. Batas ini mungkin terlihat tinggi, namun jika Anda menggabungkan beberapa kumpulan data, masing-masing dengan sejumlah besar variabel, Anda mungkin melebihi batas jenis Stata Anda. Alasan kedua Anda mungkin tidak ingin meninggalkan variabel yang tidak dibutuhkan dalam dataset Anda adalah bahwa setiap variabel di memori menggunakan sumber daya sistem tambahan. Beberapa variabel tambahan tidak akan menyakiti apapun, namun jika Anda memiliki sejumlah besar variabel yang tidak diinginkan, Anda mungkin membuang-buang sumber daya sistem. Di bawah ini kami menunjukkan beberapa metode untuk menghilangkan variabel tambahan. Salah satu pilihannya adalah ketika Anda membuka kumpulan data untuk mengurutkannya, Anda juga bisa menghilangkan variabel yang tidak Anda rencanakan untuk digunakan. Bergantung pada apakah lebih mudah mencantumkan variabel yang Anda inginkan yang ingin Anda gunakan dalam analisis Anda, atau untuk mencantumkan variabel yang tidak Anda perlukan, Anda dapat menggunakan perintah atau jatuhkan. Setidaknya ada satu pilihan tambahan, Anda bisa membuka dataset yang hanya menempatkan variabel yang Anda butuhkan di memori. Jika saya memiliki dataset yang berisi sejumlah variabel, namun satu-satunya variabel yang saya butuhkan darinya adalah id dan baca. Saya dapat menambahkan nama variabel ke perintah penggunaan saya seperti yang ditunjukkan pada baris pertama sintaks di bawah ini. Hal ini sangat berguna dengan file yang sangat besar yang membutuhkan banyak memori untuk dibuka. Setelah Anda membuka sub variabel yang diinginkan, yang harus Anda lakukan adalah menyimpan subkumpulan data dengan nama baru. Dalam contoh di atas, dataset2 berisi variabel berikut: id, baca, tulis, matematika, sains, dan socst. Asumsikan bahwa analisis saya hanya mensyaratkan variabel membaca dan menulis. Satu-satunya variabel dari dataset2 yang dibutuhkan adalah dua dan variabel id untuk menggabungkan data dengan dataset lain. Berikut adalah contoh dari jenis persiapan data yang sama yang dilakukan di atas, dengan menggunakan masing-masing teknik yang dijelaskan. Teknik ini setara, karena menghasilkan hasil akhir yang sama. Efisiensi masing-masing teknik bervariasi tergantung situasinya. Menggunakan tetap untuk memilih variabel: Menggunakan drop untuk menghapus variabel yang tidak diinginkan: Membuka subset dari data: Variabel gabungan Variabel penggabungan yang dibuat oleh perintah gabungan mudah dilewatkan, namun sangat penting. Seperti yang telah dibahas di atas, mereka memberi tahu kami dataset mana dari masing-masing kasus. Hal ini penting karena banyak nilai yang berasal dari satu kumpulan data mungkin menunjukkan adanya masalah dalam proses penggabungan. Namun, tidak jarang beberapa kasus berada dalam satu dataset, tapi tidak lain. Pada data panel ini bisa terjadi bila responden yang diberikan tidak berpartisipasi dalam semua gelombang penelitian. Hal itu juga bisa terjadi karena sejumlah alasan lain. Misalnya, responden perempuan mungkin muncul di subkumpulan data dengan informasi demografis, namun sama sekali tidak ada dari subkumpulan data dengan informasi tentang responden perempuan anak-anak, karena dia tidak memiliki anak. Karena kasus yang tidak ada di semua kumpulan data tidak harus menjadi masalah, agar informasi dalam menggabungkan variabel bermanfaat, Anda perlu mengetahui apa yang diharapkan jika kumpulan data digabungkan dengan benar. Pada contoh di atas, di mana 200 kasus yang sama muncul dalam tiga dataset yang saya harapkan bisa melihat 200 kasus, yang semuanya berasal dari ketiga dataset tersebut. Jika ada beberapa kasus yang hilang dari beberapa kumpulan data, maka saya berharap melihat sejumlah kasus yang tidak berasal dari semua kumpulan data, namun saya tetap perlu memastikan bahwa arent terlalu banyak yang berasal dari beberapa Dataset Memiliki terlalu banyak, atau semua, kasus dalam kumpulan data gabungan Anda berasal dari satu, atau hanya beberapa kumpulan data yang Anda gabungkan adalah tanda bahwa variabel id tidak cocok dengan benar di kumpulan data. Hal ini sangat umum bila variabel id adalah string. Di bawah ini kami memeriksa dataset setelah penggabungan untuk melihat apakah semua berjalan seperti yang diharapkan. Output di bawah ini menunjukkan file yang dideskripsikan untuk dataset data1m.dta, jika kita melihat jumlah pengamatan (obs) kita melihat bahwa kumpulan data hanya berisi 197 kasus, namun kita tahu keseluruhan studi mencakup 200 kasus, jadi kita tahu bahwa disana Tiga kasus hilang seluruhnya dari data1m. Ini adalah informasi penting jika kita benar menafsirkan variabel gabungan di kemudian hari. Akhirnya kita mengurutkan data dan menyimpannya dengan nama baru. Untuk menghemat ruang, kami tidak akan menampilkan output untuk dua dataset lainnya (kode tidak muncul di bawah jika Anda ingin menjalankannya). Asumsikan bahwa ketika kita menjalankan menggambarkan pada data2m dan data3m kita menemukan bahwa mereka juga kehilangan kasus. Dataset data2m berisi 196 pengamatan, dan dataset3m berisi 197. Ada kemungkinan beberapa kasus ini hilang dari ketiga dataset (yaitu observasi yang hilang tumpang tindih di dataset) tetapi juga mungkin bahwa semua 200 observasi terjadi pada setidaknya satu dari Dataset Kita akan mencari tahu begitu kita menggabungkan datanya. Begitu kita telah memeriksa dan mengurutkan dataset kita bisa menggabungkannya. Sintaksnya di bawah ini, perhatikan bahwa perintahnya sama seperti pada contoh pertama. Secara default, Stata akan mengizinkan kasus datang dari salah satu dari ketiga dataset tersebut. Ada pilihan yang memungkinkan Anda mengontrol kumpulan data dari kasus mana, Anda dapat menemukannya dengan mengetikkan bantuan gabungan (tanpa tanda petik) di Stata. Seperti sebelumnya, perintah gabungan membuat tiga variabel baru bergabung. Merge1. Dan merge2. Penggabungan variabel memberi informasi tentang kasus mana yang ada dalam dataset master, ia mengambil satu dari tiga nilai: Pengamatan hanya ada pada dataset master.
Indikator breakout forex segitiga
Best-intraday-time-frame-forex-trading