स्टाटा फॉरेक्स में गर्म डेक का आरोप कैसे करें

HOTDECK: hotdeck विधि का उपयोग करके अनुपस्थित मानों को लागू करने के लिए स्टेटा मॉड्यूल hotdeck इसके तर्क से संकेतित चर के लिए अनुपलब्ध मानों की जगह लेता है। इसका इस्तेमाल कई अभद्र अनुक्रमों के भीतर किया जाना चाहिए क्योंकि लापता मूल्यों को निर्णायक रूप से स्थिर रूप से आरोपित किया जाता है। विकल्प द्वारा वर्णित आंकड़ों के प्रत्येक स्तर में अनुपलब्ध मानों को समान स्तर में नोल्स के मानों से मिलाया गया मूल्यों से प्रतिस्थापित किया जाता है। रूबिन और स्कीकर की अनुमानित बायेशियन बूटस्ट्रैप पद्धति का उपयोग पहले नोटों के एक बूटस्ट्रैप नमूने के लिए किया जाता है, जिसे मनाया गया मूल्यों के प्रतिस्थापन के साथ नमूना दिया जाता है, और nmiss लापता मूल्यों को इस बूटस्ट्रैप नमूने से यादृच्छिक (प्रतिस्थापन के साथ) में नमूना दिया जाता है। यदि किसी फ़ाइल को किसी खंड में निर्दिष्ट किया गया है, तो संशोधित फाइल डिस्क पर लिखी गई है और स्मृति में मौजूद डेटा अपरिवर्तित है। अन्यथा मेमोरी में डेटा संशोधित किया जाता है। यह सॉफ़्टवेयर का संस्करण 1.65 है, जिसमें स्टाटा वी 9 की आवश्यकता होती है। hotdeck6 का उपयोग स्टाटा के पिछले संस्करणों में किया जा सकता है यदि आपको कोई फ़ाइल डाउनलोड करने में समस्याएं आ रही हैं, तो जांचें कि क्या आपके पास पहले यह देखने के लिए उचित एप्लिकेशन है। आगे की समस्याओं के मामले में IDEAS सहायता पृष्ठ पढ़ें। ध्यान दें कि ये फ़ाइलें IDEAS साइट पर नहीं हैं कृपया धैर्य रखें क्योंकि फ़ाइलें बड़ी हो सकती हैं। सॉफ़्टवेयर घटक बोस्टन कॉलेज डिपार्टमेंट ऑफ इकोनॉमिक्स द्वारा अपनी श्रृंखला सांख्यिकी सॉफ्टवेयर घटक, जो नंबर S366901 के साथ उपलब्ध कराए गए हैं। सुधार का अनुरोध करते समय, कृपया यह आइटम संभाल लें: REPEc: boc: bocode: s366901 रीपीसी में सामग्री को कैसे ठीक करें, इसके बारे में सामान्य जानकारी देखें इस मद से संबंधित तकनीकी प्रश्नों के लिए, या अपने लेखकों, शीर्षक, सार, ग्रंथ सूची या डाउनलोड जानकारी को सही करने के लिए संपर्क करें: (क्रिस्टोफर एफ बैम) यदि आपने यह आइटम लिखा है और अभी तक रीपीसी के साथ पंजीकृत नहीं हैं, तो हम आपको इसे यहां करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं । यह आपकी प्रोफ़ाइल को इस आइटम से लिंक करने की अनुमति देता है यह आपको इस मद के संभावित उद्धरणों को स्वीकार करने की भी अनुमति देता है, जिसके बारे में हम अनिश्चित हैं। यदि संदर्भ पूरी तरह से गायब हैं, तो आप उन्हें इस फ़ॉर्म का उपयोग कर जोड़ सकते हैं। यदि पूर्ण संदर्भ में कोई आइटम सूचीबद्ध है जो रीपीक में मौजूद है, लेकिन सिस्टम इसका लिंक नहीं करता है, तो आप इस फ़ॉर्म के साथ मदद कर सकते हैं। यदि आप इस एक का हवाला देते हुए याद किए गए सामानों के बारे में जानते हैं, तो आप प्रत्येक रीफरिंग मद के लिए ऊपर दिए गए अनुसार प्रासंगिक संदर्भ जोड़कर उन लिंक्स बनाने में हमारी सहायता कर सकते हैं। यदि आप इस मद के एक पंजीकृत लेखक हैं, तो आप अपनी प्रोफ़ाइल में उद्धरण टैब की जांच भी कर सकते हैं, क्योंकि कुछ प्रशस्तियां पुष्टि के लिए प्रतीक्षा कर सकती हैं। कृपया ध्यान दें कि सुधारों में विभिन्न REPEC सेवाओं के माध्यम से फिल्टर करने के लिए कुछ सप्ताह लग सकते हैं। अधिक सेवाओं श्रृंखला, पत्रिकाओं, लेखकों amp का पालन करें ईमेल के द्वारा और अधिक नए कागजात आरईपीईसी के लिए नए जोड़ों की सदस्यता लेखक पंजीकरण अर्थशास्त्र के शोधकर्ताओं के लिए सार्वजनिक प्रोफाइल अर्थशास्त्र amp संबंधित क्षेत्रों में अनुसंधान की विभिन्न रैंकिंग। कौन एक छात्र था, जिनके एक छात्र थे, RePEc RePEc Biblio Curated Articles amp का उपयोग कर विभिन्न अर्थशास्त्र विषयों पर कागज़ात रीपैक और आईडीईएस पर सूचीबद्ध होने के लिए अपना पेपर अपलोड करें अर्थशास्त्र अनुसंधान के लिए ब्लॉग एग्रीगेटर ईकाईक्स में साहित्यिक चोरी के साहित्यिक साहित्य जॉब मार्केट पेपर्स में रीपीक काम कर रहे पेपर सीरीज़ काल्पनिक लीग आपको एक अर्थशास्त्र के शीर्ष पर दिखाना है सेंट लुईस फेडहॉट डेक से स्टैम्प फेड डेटा, रिसर्च, ऐप एप से सेवाएं विभाग लापता डेटा के इकलौता के लिए फिड डेक तरीके स्थानीय वैट के अनुसार भिन्न हो सकती हैं। डाटा माइनिंग प्रसंग के भीतर डेटा विधियां अनुपलब्ध हैं, बड़ी डेटा मात्रा के कारण कम्प्यूटेशनल जटिलता में सीमित हैं कम्प्यूटेशनल सरल लेकिन प्रभावी अभिकर्मक विधियों में गर्म डेक प्रक्रियाएं हैं हॉट डेक विधियां एक ही मैट्रिक्स से उपलब्ध मानों का उपयोग करके डेटा मैट्रिक्स के भीतर लापता मूल्यों को आरोपित करते हैं। ऑब्जेक्ट, जिसमें से इन उपलब्ध मूल्यों को दूसरे के भीतर अभद्रता के लिए लिया जाता है, को दाता कहा जाता है मूल्यों की प्रतिकृति समस्या की ओर जाता है, कि एक एकल दाता को एकाधिक प्राप्तकर्ताओं को समायोजित करने के लिए चुना जा सकता है। इसके द्वारा निहित अंतर्निहित जोखिम यह है कि बहुत अधिक या सभी, लापता मूल्यों को एकल दाता से मूल्यों के साथ आरोपित किया जा सकता है। इस जोखिम को कम करने के लिए, कुछ गर्म डेक वेरिएंट किसी भी दाता को अपने मूल्यों को दान करने के लिए चुना जा सकता है। यह अनिवार्य रूप से उस प्रश्न की ओर जाता है जिसके तहत ऐसी सीमाएं ऐसी समझदार होती हैं। इस अध्ययन का उद्देश्य इस प्रश्न का उत्तर देना है, हालांकि एक व्यापक सिमुलेशन। परिणाम गर्म डेक विधियों के द्वारा imputations के बीच स्पष्ट मतभेद दिखाते हैं जिसमें दाता की सीमा भिन्न थी इन मतभेदों के अतिरिक्त, प्रभावित कारकों को पहचाना जाता है जो निर्धारित करते हैं कि दाता की सीमा समझदार है या नहीं हॉट डेक इम्पेमेंटेशन लापता डेटा गैर-प्रतिक्रिया इम्पेमेंटेशन सिमुलेशन