No contexto da regressão linear nas ciências sociais, Gelman e Hill escrevem1: Preferimos os logs naturais (isto é, a base logarítmica e) porque, como descrito acima, os coeficientes na escala logarítmica natural são interpretáveis diretamente como diferenças proporcionais aproximadas: com Um coeficiente de 0,06, uma diferença de 1 em x corresponde a uma diferença de aproximadamente 6 em y, e assim por diante. 1 Andrew Gelman e Jennifer Hill (2007). Análise de dados usando regressão e modelos hierárquicos / multiníveis. Cambridge University Press: Cambridge New York, pp. 60-61. Não há uma razão muito forte para preferir logaritmos naturais. Suponha que estamos estimando o modelo: A relação entre logaritmos naturais (ln) e base 10 (log) é ln X 2.303 log X (fonte). Assim, o modelo é equivalente a: ou, pondo a / 2.303 a: Qualquer uma das formas do modelo pode ser estimada, com resultados equivalentes. Uma pequena vantagem dos logaritmos naturais é que seu primeiro diferencial é mais simples: d (ln X) / dX 1 / X, enquanto d (log X) / dX 1 / ((ln 10) X) (fonte). Para uma fonte em um livro de econometria dizendo que qualquer forma de logaritmos poderia ser usado, veja Gujarati, Essentials of Econometrics, 3a edição, 2006 p 288. Eu acho que o logaritmo natural é usado porque a exponencial é freqüentemente usado ao fazer o cálculo de juros / crescimento. Se você está em tempo contínuo e que você está compondo interesses, você vai acabar tendo um valor futuro de uma certa soma igual a F (t) N. e (onde r é a taxa de juros e N o valor nominal da soma). Desde que você termina com exponencial no cálculo, a melhor maneira de se livrar dele é usando o logaritmo natural e se você fizer a operação inversa, o log natural lhe dará o tempo necessário para alcançar um certo crescimento. Além disso, a coisa boa sobre logaritmos (seja natural ou não) é o fato de que você pode transformar multiplicações em adições. Quanto às explicações matemáticas de por que acabamos usando um exponencial quando se compõe interesse, você pode encontrá-lo aqui: en. wikipedia. org/wiki/ContinuouslycompoundedinterestPeriodiccompounding Basicamente, você precisa tomar o limite para ter um número infinito de pagamento de taxa de juros, que Acaba sendo a definição de pensamento exponencial Mesmo, o tempo contínuo não é amplamente utilizado na vida real (você paga suas hipotecas com pagamentos mensais, não a cada segundo ..), esse tipo de cálculo é muitas vezes usado por analistas quantitativos. Resposta A interpretação de um gráfico de ações pode variar entre os diferentes comerciantes, dependendo do tipo de escala de preços usado ao visualizar os dados. Como esta questão sugere, os dois tipos mais comuns de escalas de preços são 1) logarítmico (também conhecido como log) e 2) linear (também conhecido como aritmética). Uma escala de preços linear é plotada no lado do gráfico de modo que haja uma distância igual entre os preços, e cada mudança de unidade no gráfico é representada pela mesma distância vertical na escala, independentemente do nível de preço do ativo em Quando ocorre a alteração. Em contrapartida, uma escala de preços logarítmica é traçada para que os preços na escala não sejam equidistantes em vez disso, a escala é plotada de tal forma que duas variações percentuais iguais são traçadas como a mesma distância vertical na escala. Como você pode ver nos gráficos acima, um aumento no preço de 10 para 15 é o mesmo que um aumento de 20 para 25 no gráfico linear porque ambos os cenários representam um aumento de 5. No entanto, uma escala de preços logarítmica irá mostrar a vertical Distância entre 10 e 15 para ser diferente da distância entre 20 a 25. A razão para isto é que uma mudança de 5 (quando o preço está em 10) representa um aumento de 50, enquanto um movimento de 20 para 25 é um 25 aumentar. Desde que um aumento de 50 é mais significativo do que 25, os chartists usarão uma distância maior entre os preços para mostrar claramente a magnitude das mudanças. Ao usar uma escala logarítmica, a distância vertical entre os preços na escala será igual quando a mudança percentual entre os valores for a mesma. Usando o exemplo acima, a distância entre 10 e 15 seria igual à distância entre 20 e 30 porque ambos representam um aumento de preço de 50. Em geral, a maioria dos comerciantes e programas gráficos utilizam a escala logarítmica, mas é sempre um bom Idéia para explorar outras abordagens para determinar qual é o mais adequado para o seu estilo de negociação. Para saber mais, consulte o nosso Tutorial de Análise Técnica. Um contrato (política) em que um indivíduo ou entidade recebe proteção financeira ou reembolso contra perdas de um. A parcela do lucro de uma empresa alocada a cada ação em circulação de ações ordinárias. O lucro por ação serve como um indicador. Desde a eleição de Donald Trump, as expectativas para a inflação dispararam, como muitos acreditam que suas políticas conduzirão aos aumentos de preços. A geração de indivíduos de meia-idade que são pressionados para apoiar tanto os pais envelhecimento e crianças em crescimento. O sanduíche. As operações de petróleo e gás que ocorrem após a fase de produção, até o ponto de venda. Operações a jusante. O nome dado a quinta-feira, outubro 24, 1929, quando a média industrial de Dow Jones mergulhou 11 na abertura no volume muito pesado. Bem-vindo ao instituto para a pesquisa e a instrução digitais Stata Textbook Exemplos Regressão com gráficos por Lawrence Hamilton Capítulo 5: Curvas NOTA: Esta página foi desvinculada. Ele não está mais sendo mantido, e as informações nesta página podem estar desatualizadas. Como esta página foi desvinculada, não podemos responder a perguntas relacionadas a esta página. Figura 5.1, página 146. NOTA: O gráfico não corresponde exatamente. Tabela 5.1, página 147. O comando egen é usado para criar as novas variáveis porque, ao contrário do gen. Egen pode usar funções, como mediana. Para criar variáveis. Tabela 5.2, página 155. Nota: Em Stata, ln (x) log (x), em outras palavras, log (x) padrão é log natural em vez de log base 10. Se você quiser log base 10, use log10 (x) . Figura 5.7, página 156. NOTA: Você não pode usar avplot com a opção wd, razão pela qual o comando graph foi usado. Se você quisesse produzir esse gráfico sem a escala (que é a opção wd), você poderia usar avplot. Figura 5.8, página 157. Histograma: Boxplot: Symplot: gráfico Quantile-normal: Figura 5.9, página 157. Nota: yresid, xresid, d e y-hat precisam ser descartados ou Stata se queixará de que eles já foram definidos. Você também pode usar o uso ats. ucla. edu/stat/stata/examples/rwg/concord1, limpar comando e re-entrar wtr813 wtr803 e inc3 em vez de deixar cair yresid, xresid, d e yhat. Uma terceira opção seria salvar o conjunto de dados precedente com um novo nome e, em seguida, abrir concord1. Salvando-a com um novo nome. A opção clara foi usada acima (ao iniciar o histograma). Figura 5.10, página 158. Página 159. Meios listados na parte superior da página. Isto dá a Equação 5.14a. Figura 5.11, página 160. NOTA: Utilize a equação 5.14b. Figura 5.12, página 161. A opção noobs diz Stata não exibir o número de observação ea opção nodis coloca a saída no formulário de tabela Usado no livro. Tabela 5.4, página 169. Nota: Devido às diferenças nos algoritmos usados pela versão do Stata usada ao criar esta tabela e a versão 6, são necessárias poucas iterações para produzir os mesmos resultados. A opção eps está forçando Stata a fazer mais três iterações do que faria sem a opção. Apesar da diferença nos algoritmos, os resultados são os mesmos. Note que gomh é um programa. ado que você precisa executar antes de poder usar o comando nl gomh. O programa gomh define a equação mostrada na parte superior da Tabela 5.4. Tabela 5.6, página 172. Figura 5.20, página 172. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico pelo Universidade da Califórnia.
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