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Regla empírica Qué es la regla empírica La regla empírica es la regla estadística que indica que para una distribución normal. Casi todos los datos caerán dentro de tres desviaciones estándar de la media. Dividido, la regla empírica muestra que 68 caerá dentro de la primera desviación estándar, 95 dentro de las dos primeras desviaciones estándar, y 99.7 caerá dentro de las tres primeras desviaciones estándar del promedio de las distribuciones. VIDEO Carga del reproductor. Ruptura de la regla empírica La regla empírica se refiere a menudo como la regla de tres sigma o la regla 68-95-99.7. La Regla empírica se usa con mayor frecuencia en las estadísticas para pronosticar los resultados finales. Después de calcular una desviación estándar y antes de recopilar los datos exactos, esta regla puede utilizarse como una estimación aproximada del resultado de los datos inminentes. Esta probabilidad puede utilizarse mientras tanto, ya que reunir datos apropiados puede requerir mucho tiempo, o incluso ser imposible de obtener. La regla empírica también se utiliza como una forma aproximada de probar la normalidad de una distribución. Si demasiados puntos de datos caen fuera de los tres límites de desviación estándar, esto podría sugerir que la distribución no es normal. Ejemplos de reglas empíricas Imagine que una población de animales en un zoológico se sabe que se distribuye normalmente. El promedio de vida de los animales es de 13,1 años y la desviación estándar de la duración de vida es de 1,5 años. Si alguien quiere saber la probabilidad de que un animal viva más de 14,6 años, podría usar la regla empírica. Sabiendo que la media de las distribuciones es de 13.1 años, se presentan los siguientes rangos de edad para cada desviación estándar: Una desviación estándar: (13.1 - 1.5) a (13.1 1.5), o 11.6 a 14.6 Dos desviaciones estándar: (13.1 - 2 x 1.5) a (13.1 2 x 1.5), o 10.1 a 16.1 Tres desviaciones estándar: (13.1 - 3 x 1.5) a (13.1 3 x 1.5), o, 8.6 a 17.6 La persona que resuelve este problema necesita calcular la probabilidad total del animal vivo 14.6 años o largo. La regla empírica muestra que 68 de la distribución se encuentra dentro de una desviación estándar, en este caso, de 11,6 a 14,6 años. Por lo tanto, los 32 restantes de la distribución se encuentra fuera de este rango. La mitad está por encima de 14.6 y la mitad por debajo de 11.6. Así que la probabilidad de que el animal viva más de 14.6 es 16 (32 dividido por dos). Como otro ejemplo, suponga en su lugar que el animal promedio en el zoológico vive hasta los 10 años de edad, con una desviación estándar de 1,4 años. Supongamos que el zoológico está tratando de calcular la probabilidad de que un animal viva más de 7,2 años. Esta distribución tiene el siguiente aspecto: Una desviación estándar: 8,6 a 11,4 años Dos desviaciones estándar: 7,2 a 12,8 años Tres desviaciones estándar: 5,8 a 14,2 años La regla empírica establece que 95 de la distribución se encuentra dentro de dos desviaciones estándar. Por lo tanto, 5 se encuentra fuera de dos desviaciones estándar la mitad por encima de 12,8 años y la mitad por debajo de 7,2 años. Por lo tanto, la probabilidad de vivir más de 7,2 años es: Cómo calcular la varianza en Excel Excel 2013 calcula rápidamente la varianza de la muestra o datos de población sin necesidad de primero calcular una media o la suma de las diferencias al cuadrado. La varianza mide la cantidad de variabilidad en los datos, factorizando el número de puntos de datos y la desviación de cada punto de la media. La alta varianza indica que los datos variaban ampliamente del promedio calculado, o que no había datos suficientes para saber si la media es muy sugestiva de futuras mediciones. Por ejemplo, si las cifras de ventas fueran exactamente 150 cada día del año, el promedio sería 150 y la variación cero confía en que las próximas ventas también serán cercanas a 150. Sin embargo, si las cifras oscilan entre cero y 300, el promedio Todavía podría ser 150, pero la variación alta le dice que las próximas ventas podrían caer en una amplia gama de posibles resultados. Del mismo modo, si sólo se miden dos días de ventas - desea 130 en uno y 170 en el otro - el promedio es el mismo, pero el bajo número de medidas ilustra una menor confianza en la media. Excel 2013 integra seis funciones para calcular la varianza de sus datos. En la mayoría de los casos, probablemente solo necesite las funciones Var. S o Var. P, dependiendo de si sus datos son una muestra o la población entera, respectivamente. Paso 1 Determine si sus datos son una muestra o una población. Una muestra es un subconjunto de una población mayor de datos. Como medir los datos diarios de ventas durante un cierto período de tiempo para ayudar a predecir las ventas futuras. Sin embargo, si estuviera midiendo las ventas todos los días del año para producir una varianza promedio y acompañante sólo para ese año, esa sería una población, ya que incluye todos los posibles puntos de datos para la medida deseada. Es decir, usted no está inferiendo valores futuros y está midiendo la totalidad de los datos. Como es de esperar, la varianza de la muestra tiende a ser mayor que la varianza de la población, porque hay más incertidumbre debido a los puntos de datos no recolectados. Paso 2 Ingrese los puntos de datos en una hoja de cálculo de Excel. Por ejemplo, puede ingresar las ventas diarias totales en las celdas A1 a A60. Sugerencia No es necesario introducir datos en una sola columna. Los datos pueden abarcar varias columnas o incluso varias hojas, siempre y cuando las referencia adecuadamente en la fórmula. Paso 3 Utilice la función VAR. S o VAR. P para calcular la varianza de muestra o población, respectivamente, utilizando el formato VAR. S (rango) o VAR. P (rango) donde el rango hace referencia a los datos introducidos previamente. Si el ejemplo se utilizó como una muestra, escriba VAR. S (A1: A60). Alternativamente, ingrese VAR. S (A: A) si no se incluyen otros datos en la columna. Sugerencia Para hacer referencia a varias columnas, escriba la celda superior izquierda y la celda inferior derecha, separadas por dos puntos, como VAR. S (A1: C60). Para hacer referencia a otra hoja, escriba el nombre de la hoja, seguido de un signo de exclamación y, a continuación, las celdas referenciadas, como VAR. S (Sheet1A: A). Para hacer referencia a células discontinuas, separar referencias con una coma, tal como VAR. S (Sheet1A: A, B1: B60). Para introducir directamente las cifras, separarlas con una coma, como VAR. S (170,130). Advertencia Las funciones VAR y VARP todavía se pueden utilizar en Excel 2013 para compatibilidad con hojas de cálculo creadas en versiones anteriores de Excel. Sin embargo, estas funciones pueden ser obsoletas en futuras versiones. Para probar el futuro de su trabajo, utilice VAR. S o VAR. P en su lugar, que sirven la misma función que VAR y VARP, respectivamente. Excel 2013 también incluye funciones VARA y VARPA que son similares a VAR. S y VAR. P. Las únicas diferencias son cómo manejan valores de texto o valores lógicos en matrices. VARA y VARPA cuentan texto, incluyendo texto vacío o espacios, como ceros que potencialmente afectan el cálculo de la varianza. A menos que tenga una razón específica para usar VARA o VARPA, utilice VAR. S o VAR. P.Stata 14 NUEVO Stata 14 es un paquete estadístico completo e integrado que proporciona todo lo necesario para el análisis de datos, gestión de datos y gráficos. Stata no se vende en módulos, lo que significa que obtendrá todo lo que necesita en un solo paquete. OxMetrics OxMetrics ofrece una solución integrada para el análisis econométrico de series de tiempo, pronóstico, modelado econométrico financiero o análisis estadístico de datos de corte transversal y panel. EViews NEW EViews 9 ofrece a investigadores académicos, corporaciones, agencias gubernamentales y estudiantes acceso a potentes herramientas estadísticas, de pronóstico y de modelado a través de una interfaz orientada a objetos innovadora y fácil de usar. Forecast Pro Forecast Pro es un software de pronóstico rápido, fácil y preciso para profesionales de negocios. GAUSS GAUSS es una suite rápida, potente y altamente adaptable de software analítico y herramientas. NVivo NVivo es un software que soporta la investigación de métodos cualitativos y mixtos. Le permite recopilar, organizar y analizar contenido. Análisis de tratamiento-efecto / IRT (Teoría de Respuesta de Elementos) Análisis / Soporte para Unicode / Stata en nuevos idiomas / Nuevos comandos de series de tiempo / Stata 14 (abril de 2015) Y mucho más Contrato de licencia de usuario final Stata 14 es un paquete estadístico completo e integrado que proporciona todo lo necesario para el análisis de datos, la gestión de datos y los gráficos. Stata no se vende en módulos, lo que significa que obtendrá todo lo que necesita en un solo paquete. Y, usted puede elegir una licencia perpetua, con nada más para comprar nunca. Las licencias anuales también están disponibles. Todos los siguientes sabores de Stata tienen el mismo conjunto completo de comandos y características y manuales incluidos como documentación en PDF dentro de Stata. Stata / MP: La versión más rápida de Stata Stata / SE: Stata para grandes conjuntos de datos Stata / IC: Stata para conjuntos de datos de tamaño moderado Small Stata: Una versión de Stata que maneja pequeños conjuntos de datos Sólo para compras educativas). Comparación de características Stata / MP es la versión más rápida y más grande de Stata. La mayoría de las computadoras compradas desde mediados de 2006 pueden aprovechar el multiprocesamiento avanzado de Stata / MP. Esto incluye los chips Intel Coretrade 2 Duo, i3, i5, i7 y AMD X2 de doble núcleo. En los chips de doble núcleo, Stata / MP se ejecuta 40 más rápido en general y 72 más rápido donde importa - en los comandos de estimación de tiempo. Con más de dos núcleos o procesadores, Stata / MP es aún más rápido. Stata / MP es una versión de Stata / SE que se ejecuta en multiprocesador y computadoras multicore. Stata / MP proporciona el soporte más extenso para computadoras multiprocesador y computadoras multicore de cualquier paquete de estadísticas y gestión de datos. Lo emocionante de Stata / MP, y la única diferencia entre Stata / MP y Stata / SE, es que Stata / MP corre más rápido. Stata / MP le permite analizar los datos de media a dos tercios del tiempo comparado con Stata / SE en computadoras de bajo coste y computadoras portátiles de doble núcleo y en una cuarta parte a la mitad en computadoras de escritorio de cuatro núcleos. Stata / MP se ejecuta incluso más rápido en los servidores multiprocesador. Stata / MP admite hasta 64 procesadores / núcleos. En un mundo perfecto, el software funcionaría dos veces más rápido en dos núcleos, cuatro veces más rápido en cuatro núcleos, ocho veces más rápido en ocho núcleos, y así sucesivamente. En todos los comandos, Stata / MP se ejecuta 1,6 veces más rápido en dos núcleos, 2,1 veces más rápido en cuatro núcleos y 2,7 ​​veces más rápido en ocho núcleos. Estos valores son medianas mejoras de velocidad. La mitad de los comandos se ejecutan aún más rápido. En el otro lado de la distribución, algunos comandos no se ejecutan más rápido, a menudo porque son inherentemente secuenciales, como los comandos de series temporales. Stata trabajó duro para asegurarse de que las ganancias de rendimiento para los comandos que tardan más en ejecutarse sería mayor. En todos los comandos de estimación, Stata / MP se ejecuta 1,8 veces más rápido en equipos de doble núcleo, 2,8 veces más rápido en equipos de cuatro núcleos y 4,1 veces más rápido en computadoras con ocho núcleos. Stata / MP es compatible con 100 otras versiones de con Stata. Los análisis no tienen que ser reformulados o modificados de ninguna manera para obtener mejoras en la velocidad de Stata / MPs. Windows (procesadores de 32 y 64 bits) Mac OS X (procesadores Intel de 64 bits) Linux (procesadores de 32 y 64 bits) Solaris (64 bits SPARC y x86- 64). Para ejecutar Stata / MP, puede utilizar una computadora de escritorio con un procesador de doble núcleo o de cuatro núcleos, o puede utilizar un servidor con varios procesadores. Si una computadora tiene procesadores separados o un procesador con varios núcleos no hace ninguna diferencia. Más procesadores o núcleos hacen que Stata / MP funcione más rápido. Para obtener más consejos sobre la compra / actualización a Stata / MP o para consultas de hardware, póngase en contacto con nuestro equipo de ventas. Stata SE realiza de la misma manera que Stata / MP, permitiendo el mismo número de variables y observaciones y la única diferencia es que no está diseñado para el procesamiento paralelo. Además, Stata / SE, Stata / IC y Small Stata sólo difieren en el tamaño del conjunto de datos que cada uno puede analizar Stata / SE y Stata / MP pueden encajar modelos con más variables independientes que Stata / IC (hasta 10,998). Stata / IC permite conjuntos de datos con un máximo de 2.047 variables. El número máximo de observaciones es de 2,14 mil millones. Stata / IC puede tener como máximo 798 variables del lado derecho en un modelo. Small Stata se limita a analizar conjuntos de datos con un máximo de 99 variables y 1.200 observaciones. Los Stata pequeños pueden tener como máximo 99 variables del lado derecho en un modelo. Comparación de características El número máximo de observaciones está limitado sólo por la cantidad de RAM disponible en su sistema. Si usted es un estudiante o un profesional experimentado de la investigación, una gama de paquetes de Stata está disponible y diseñado para satisfacer todas las necesidades. Stata / MP: La versión más rápida de Stata (para computadoras de doble y multiprocesador / multicore) Stata / SE: Stata para grandes conjuntos de datos Stata / IC: Stata para conjuntos de datos de tamaño moderado Small Stata: Una versión de Stata que maneja pequeños conjuntos de datos (sólo para compras educativas) Lo que Stata es adecuado para mí El resumen anterior muestra los paquetes de Stata disponibles. Stata / MP es la versión más rápida y más grande de Stata. La mayoría de las computadoras adquiridas después de mediados de 2006 pueden aprovechar las avanzadas capacidades de multiprocesamiento de Stata / MP. Stata / MP, Stata / SE y Stata / IC funcionan en cualquier máquina, pero Stata / MP se ejecuta más rápido. Usted puede comprar una licencia de Stata / MP para hasta el número de núcleos en su máquina (la mayoría es 64). Por ejemplo, si su máquina tiene ocho núcleos, puede comprar una licencia Stata / MP para ocho núcleos (Stata / MP8), cuatro núcleos (Stata / MP4) o dos núcleos (Stata / MP2). Stata / MP también puede analizar más datos que cualquier otro sabor de Stata. Stata / MP puede analizar de 10 a 20 mil millones de observaciones con las computadoras más grandes actuales, y está listo para analizar hasta 281 trillones de observaciones una vez que el hardware de la computadora se acerque. Stata / SE, Stata / IC y Small Stata sólo difieren en el tamaño del conjunto de datos que cada uno puede analizar. Stata / SE y Stata / MP pueden encajar modelos con más variables independientes que Stata / IC (hasta 10,998). Stata / SE puede analizar hasta 2 mil millones de observaciones. Stata / IC permite conjuntos de datos con 2.047 variables y 2.000 millones de observaciones. Stata / IC puede tener como máximo 798 variables del lado derecho en un modelo. Small Stata se limita a analizar conjuntos de datos con un máximo de 99 variables y 1.200 observaciones. Los Stata pequeños pueden tener como máximo 98 variables del lado derecho en un modelo. Nota: El número de variables y observaciones permitidas por Small Stata incluye las variables adicionales u observaciones generadas durante los cálculos estadísticos. Nuevas características en Stata 14 Stata 14 tiene 102 nuevas características y es una de las nuevas versiones más grandes de Stata y ofrece nuevas capacidades de la investigación para los usuarios en una variedad de campos tales como: economía, investigadores de la salud, epidemiólogos, sociólogos, Científicos políticos y econometristas. Comandos de análisis bayesianos La introducción de comandos de análisis bayesianos (modelos lineales univariados y multivariados, GLM univariante, modelos no lineales univariados y generalizados, etc.) apoyados por un nuevo manual de referencia de Stata Bayesian Analysis. Stata 14 incluye 12 modelos de verosimilitud integrados y 22 distribuciones previas incorporadas, entre otras características útiles. Modelos más extendidos de efectos de tratamiento El análisis de efecto de tratamiento está ahora disponible para una clase mucho más amplia de modelos. La estimación del efecto de tratamiento endógeno está ahora disponible para resultados continuos, binarios, de conteo y fraccionarios. Los efectos del tratamiento ahora también se pueden estimar a partir de datos de supervivencia observacional. Más análisis IRT (teoría de la respuesta a los ítems) Stata 14 ahora soporta modelos IRT para artículos binarios (1-3 PL), artículos categóricos (respuesta nominal), elementos ordinales (respuesta graduada, escala de calificación y crédito parcial) y cualquier combinación de esos modelos. Más Stata en nuevos idiomas La interfaz de usuario de Statas está ahora disponible en español y japonés. Más Nuevas funciones útiles añadidas en Stata 14 son: Puede adaptarse a una variedad de modelos de supervivencia multinivel, como los modelos de efectos mixtos exponenciales y Weibull. Más Se puede realizar inferencias de muestras pequeñas en modelos lineales mixtos usando varios métodos denominadores de grados de libertad, incluyendo el método Kenward-Roger. Más Nuevos comandos de series temporales. Más Nuevos y ampliados estimadores de datos de paneles. Más Puede calcular el poder y el tamaño de la muestra para los análisis epidemiológicos de las tablas de contingencia. Más Stata ahora entiende Unicode. Más Puede realizar la prueba de modelo ajustada de Satorra-Bentler para SEM con datos que normalmente no se distribuyen. Más Puede estimar modelos de tasas, proporciones y otras respuestas fraccionales usando modelos de regresión beta y regresión fraccional. Puede estimar modelos de Poisson con variables dependientes censuradas. Stata / MP permite ahora más de 2.100 millones de observaciones hasta 20 mil millones de observaciones dado el mayor equipo actual, y está listo para más una vez que el hardware de la computadora alcanza. Más CIE-10 códigos. Más pesos a nivel de escenario. Proporciones, tasas, etc. cpoisson para estimar modelos de Poisson censurados ztest y comandos ztesti para calcular la estadística z Selector de estimación de post-estimación que simplifica en gran medida el análisis de poststimación Casi todos Los comandos de estimación en Stata ahora soportan variables de factores Una multitud de mejoras en los márgenes, como la capacidad de hacer múltiples predicciones a la vez y tener las predicciones por defecto reflejan la mejor opción para el análisis marginal Varias nuevas utilidades para ayudarle a gestionar mejor los gráficos Nuevo Inicio rápido De los manuales Manual de referencia de las nuevas funciones de Stata Programación de su cosa. Estará interesado en estas nuevas características en Stata 14. Stata ahora utiliza el Twister de 64 bits de Mersenne como su generador de números aleatorios por defecto Nueva distribución estadística, de números aleatorios y funciones de cadena Todas las nuevas funciones añadidas a Stata también están disponibles en Mata There Son muchos tutoriales de vídeo en el uso de Stata. A continuación encontrará las más recientes adiciones relacionadas con Stata 14, así como una lista de todos los recursos que existen actualmente disponibles. Sugerencias rápidas Todas las versiones de Stata se ejecutan en equipos de doble núcleo, multi-núcleo y multiprocesador. Stata para Windows Windows 10 Windows 8 Windows 7 Windows Vista Windows Server 2012 Windows Server 2008 Windows Server 2003 Variedades de Windows de 64 bits y 32 bits para procesadores x86-64 y x86 hechas por Intel y AMD. Stata para Mac Stata para Mac requiere procesadores Intel de 64 bits (Core2 Duo o superior) con OS X 10.7 o más reciente Stata para Unix Linux: Cualquier ejecución de 64 bits (x86-64 o compatible) o de 32 bits (x86 o compatible) Linux. Requisitos de hardware Mínimo de 512 MB de RAM Mínimo de 900 MB de espacio en disco Stata para Unix requiere una tarjeta de vídeo que puede mostrar miles de colores o más (color de 16 bits o 24 bits) Seleccione un tipo de usuario: Stata 14 Documentación Cada La instalación de Stata incluye toda la documentación en formato PDF. La documentación de Statas consta de más de 12.000 páginas que detallan cada característica de Stata incluyendo los métodos y fórmulas y ejemplos completamente trabajados. Puede realizar la transición sin problemas entre las entradas utilizando los vínculos dentro de cada entrada. Stata 14 Manuales Manual de Referencia del Análisis Bayesiano Introducción a Stata para Mac Introducción a Stata para Unix Introducción a Stata para Windows La documentación de Stata 14 es propiedad de StataCorp LP, College Station TX, Estados Unidos y se utiliza con permiso de StataCorp LP. Los estudiantes pueden comprar Stata / MP. Stata / SE. Stata / IC y Small Stata a un precio reducido a través del programa Stata GradPlan. Para obtener más información sobre los tipos de licencia disponibles, haga clic aquí. Compra nuestro evento de fin de semana Desde la medianoche del jueves 24 de noviembre hasta la medianoche del lunes 28 de noviembre de 2016, utiliza los siguientes códigos de descuento en timberlake. co. uk. Econometría Financiera El uso de Stata por Simona Boffelli y Giovanni Urga proporciona una excelente introducción al análisis de series de tiempo y cómo hacerlo en Stata por razones financieras. 2016 nos ve celebrar los veinticinco años de hacer Stata accesible a los usuarios dentro del Reino Unido Irlanda. Estamos muy orgullosos de nuestra estrecha relación de trabajo con StataCorp. La región de Oriente Medio y África del Norte (MENA) padece tanto la disponibilidad de datos como la calidad de los datos. Cualquier esfuerzo para recopilar, limpiar y presentar datos sobre la región es un bien. La 4ª Reunión del Grupo de Usuarios de Polonia Stata tendrá lugar el lunes 17 de octubre de 2016 en la Escuela de Economía de Varsovia, Polonia. El objetivo del Stata Users Group Meeti. Últimos cursos de Stata Nuestro curso de Stata Fundamentals ofrece una introducción completa a Stata tanto para el nuevo usuario como es ideal para los principiantes o principiantes que desean tener una ventaja y aprender a usar Stata de manera eficiente. Este curso de dos días proporciona una revisión y una guía práctica de varias metodologías econométricas principales utilizadas con frecuencia para modelar los hechos estilizados de la serie financiera a través de modelos ARMA, modelos GARCH univariados y multivariados, análisis de gestión de riesgos y contagio. La demostración de las técnicas alternativas será ilustrada usando Stata. Las sesiones prácticas dentro del curso incluyen datos de tipos de interés, precios de activos y series temporales de divisas. El curso es impartido por el Prof. Giovanni Urga, autor de Econometría Financiera con Stata - Boffelli, S y Urga, G (2016), Stata Press: TX. El curso se basa en el libro y todos los asistentes recibirán una copia gratuita. Nuestra tercera escuela anual de invierno Stata se celebra en Londres del 12 al 17 de diciembre de 2016 y comprende cuatro cursos cortos separados. Usted puede elegir asistir a una, una combinación de, o los cuatro cursos. Este curso proporcionará a los participantes las herramientas esenciales, teóricas y aplicadas, para un uso adecuado de los modernos métodos micro-econométricos para la evaluación de políticas y el modelado contrafactual causal bajo la suposición de selección sobre observables. Necesita una cotización