Z Score Trasformazione In Forex Stata

Abbattere Z-Score Z-score rivelano anche statistici e commercianti se il punteggio è tipico per un determinato set di dati o se è atipico. In aggiunta a questo, punteggi Z rendono possibile per gli analisti di adattarsi realizza diversi set di dati per rendere punteggi che possono essere comparati tra loro con precisione. test di usabilità è un esempio di un'applicazione reale di Z-score. Questo termine è più comunemente conosciuta come la z-score. Edward Altman, professore alla New York University, sviluppato e introdotto la formula Z-score alla fine del 1960 come una soluzione per gli investitori processo che richiede tempo e un po 'di confusione dovuto subire per determinare quanto vicino al fallimento di una società è stato. In realtà, la z-score formula sviluppata finito per fornire agli investitori un'idea della salute finanziaria complessiva di una società. La z-score Formula La z-score è l'uscita di un test di credito-forza che aiuta a valutare la probabilità di fallimento di una società di produzione quotata in borsa. Lo Z-score si basa su cinque principali indici finanziari che possono essere trovati e calcolati da una relazione annuale companys 10K. Il calcolo utilizzato per determinare la z-score è il seguente: Z-Score 1.2A 1.4B 3.3C 0.6D 1.0E In questa equazione: un gruppo di lavoro attivi capitaltotal B Utili beni earningstotal C Utile al lordo di interessi e imposte (EBIT) totale attivo D valore di mercato delle passività equitytotal attivi e Salestotal Tipicamente, un punteggio inferiore 1.8 indica che una società è probabile dirigendo verso o è sotto il peso del fallimento. Al contrario, le aziende che punteggio superiore a 3 hanno meno probabilità di sperimentare il fallimento. Z-score più Altman sviluppato e rilasciato il z-score Plus nel 2012. Questa formula è utilizzata per valutare entrambe le aziende pubbliche e private e può essere utilizzato per le aziende non manifatturiere così come le aziende manifatturiere. La Z-Score Plus è adatto per le aziende negli Stati Uniti così come le aziende al di fuori degli Stati States. NOTICE: Il gruppo di consulenza statistica Idre sarà la migrazione del sito web al CMS WordPress nel mese di febbraio per facilitare la manutenzione e la creazione di nuovi contenuti. Alcune delle nostre pagine più vecchie verranno rimossi o archiviati in modo tale che essi non saranno più mantenuti. Cercheremo di mantenere i reindirizzamenti in modo che i vecchi URL continueranno a lavorare nel miglior modo possibile. Benvenuti al Istituto per la ricerca digitale e l'istruzione Aiuto Consulting Group Stat dando un regalo Stata FAQ Come faccio a standardizzare le variabili in Stata Una variabile standardizzata (a volte chiamato un z-score o un punteggio standard) è una variabile che è stata ridotta alle avere una media di zero e una deviazione standard di uno. Per una variabile standardizzata, ogni valore casi sulla variabile standardizzata indica la differenza rispetto alla media della variabile originale in numero di deviazioni standard (della variabile originale). Ad esempio, un valore di 0,5 indica che il valore di tale caso è una mezza deviazione standard sopra la media, mentre un valore di -2 indica che un caso ha un valore di due deviazioni standard inferiore alla media. Le variabili sono standardizzati per una varietà di ragioni, per esempio, per assicurarsi che tutte le variabili contribuiscono uniformemente una scala quando gli elementi vengono aggiunti insieme, o per facilitare l'interpretazione dei risultati di una regressione o altra analisi. La standardizzazione di una variabile è una procedura relativamente semplice. Innanzitutto, la media viene sottratto dal valore per ciascun caso, con conseguente media zero. Quindi, la differenza tra i singoli clienti e la media è divisa per la deviazione standard, che si traduce in una deviazione standard di uno. Se si comincia con una variabile x. e generare una variabile x. il processo è: dove M è la media di x. e SD è la deviazione standard di x. Per illustrare il processo di standardizzazione, useremo il liceo e oltre dataset (hsb2). Creeremo versioni standardizzate di tre variabili, la matematica. scienza . e socst. Queste variabili contengono studenti punteggi nei test di conoscenza della matematica (matematica), scienza (scienza), studi sociali (socst). In primo luogo, useremo il comando riassumere (abbreviato come somma di seguito) per ottenere la media e la deviazione standard per ogni variabile. La media di matematica è 52,645, e la sua deviazione standard è 9,368,448 mila. Sulla base di queste informazioni, siamo in grado di generare una versione standardizzata di matematica chiamato z1math. Il seguente codice fa con il comando generare (abbreviato gen), quindi utilizza riassumere per confermare che la media di z1math è molto vicino a zero (a causa di errore di arrotondamento, la media di una variabile standardizzata sarà raramente esattamente 0), e la deviazione standard è uno. Di seguito facciamo lo stesso per la scienza e socst. la creazione di due nuove variabili, z1science e z1socst. utilizzando le rispettive medie e deviazioni standard tratti da prima tabella delle statistiche riassuntive. La tabella delle statistiche riassuntive mostrate di seguito dimostra che entrambe le variabili sono infatti standardizzati. La standardizzazione delle variabili non è difficile, ma per rendere questo processo più facile, e meno soggetto ad errori, è possibile utilizzare il comando egen per rendere le variabili standardizzate. I comandi di seguito standardizzare i valori della matematica. scienza . e socst. la creazione di tre nuove variabili, z2math. z2science. e z2socst. Anche in questo caso, possiamo guardare a un tavolo di statistiche riassuntive per confermare che queste variabili sono standardizzati. Si noti che i mezzi non esattamente pari a zero sono, né si corrispondono i mezzi dal set di variabili standardizzate creato in precedenza con il comando generare. In entrambi i casi, questo è dovuto al molto piccolo errore di arrotondamento. Il contenuto di questo sito web non deve essere interpretata come un'approvazione di un particolare sito web, il libro, o di un prodotto software dalla University of California.