Mudelsee M (2014) Climate Time Series Analysis: Méthodes classiques de statistique et de bootstrap. Deuxième édition. Springer, Cham Heidelberg New York Dordrecht Londres. ISBN: 978-3-319-04449-1, e-ISBN: 978-3-319-04450-7, DOI: 10.1007978-3-319-04450-7 xxxii 454 pp Bibliothèque des sciences atmosphériques et océanographiques, vol. Le climat est un paradigme d'un système complexe. L'analyse des données climatiques est un défi passionnant, qui est augmenté par la distribution non normale forme, la dépendance en série, l'écart inégal et les incertitudes de calendrier. Ce livre présente le rééchantillonnage bootstrap comme une méthode à forte intensité de calcul capable de relever le défi. Il montre le bootstrap pour effectuer de manière fiable les techniques d'estimation statistique les plus importantes: régression, analyse spectrale, valeurs extrêmes et corrélation. Ce livre est écrit pour les climatologues et les statisticiens appliqués. Il explique étape par étape les algorithmes bootstrap (y compris les nouvelles adaptations) et les méthodes de construction de l'intervalle de confiance. Il teste la précision des algorithmes au moyen d'expériences Monte Carlo. Il analyse un large éventail de séries chronologiques climatiques, donnant un compte rendu détaillé des données et des questions climatologiques associées. Contient 29 algorithmes, 101 figures, 1288 références et 46 tableaux. Un extrait de la préface de la première édition se trouve à l'analyse des risques climatiques. Une grande partie d'échantillon (PDF) de la première édition est ici: Climate Time Series Analysis. Un petit échantillon de la première édition se trouve dans Google Books. Stata 14 NOUVEAU Stata 14 est un logiciel complet et intégré qui fournit tout ce dont vous avez besoin pour l'analyse des données, la gestion des données et les graphiques. Stata n'est pas vendu en modules, ce qui signifie que vous obtenez tout ce dont vous avez besoin dans un seul package. OxMetrics OxMetrics fournit une solution intégrée pour l'analyse économétrique de séries chronologiques, de prévisions, de modélisation économétrique financière ou d'analyse statistique de données de sections et de panneaux. EViews NEW EViews 9 offre aux chercheurs universitaires, aux entreprises, aux organismes gouvernementaux et aux étudiants des outils puissants de statistique, de prévision et de modélisation grâce à une interface orientée objet innovante et facile à utiliser. Forecast Pro Forecast Pro est un logiciel de prévision rapide, facile et précis pour les professionnels. GAUSS GAUSS est une suite rapide, puissante et hautement adaptative de logiciels et d'outils analytiques. NVivo NVivo est un logiciel qui prend en charge la recherche sur les méthodes qualitatives et mixtes. Il vous permet de collecter, d'organiser et d'analyser du contenu. Dernière version: Stata 14 (Avril 2015) Système d'exploitation: Windows, Mac OS, Linux Nouvelles analyses bayésiennes Analyse traitement-effet IRT (Théorie réponse article) Analyse Support pour Unicode Stata dans de nouvelles langues Nouvelles commandes de séries chronologiques et beaucoup plus Accord Stata 14 est un ensemble complet et intégré de statistiques qui fournit tout ce dont vous avez besoin pour l'analyse des données, la gestion des données et les graphiques. Stata n'est pas vendu en modules, ce qui signifie que vous obtenez tout ce dont vous avez besoin dans un seul package. Et, vous pouvez choisir une licence perpétuelle, avec rien de plus à acheter jamais. Des licences annuelles sont également disponibles. Toutes les saveurs suivantes de Stata possèdent le même ensemble complet de commandes et de fonctionnalités ainsi que des manuels inclus dans la documentation PDF de Stata. StataMP: La version la plus rapide de Stata (pour les ordinateurs dual core et multicoremultiprocesseurs) StataSE: Stata pour les grands ensembles de données StataIC: Stata pour les ensembles de données de taille modeste Small Stata: Une version de Stata qui gère de petits ensembles de données. Comparaison des fonctionnalités StataMP est la version la plus rapide et la plus grande de Stata. La plupart des ordinateurs achetés depuis la mi-2006 peuvent profiter du multitraitement avancé de StataMP. Cela comprend les processeurs Intel Coretrade 2 Duo, i3, i5, i7 et AMD X2. Sur les puces dual-core, StataMP fonctionne 40 fois plus rapide et 72 plus rapide là où il importe - sur les commandes d'estimation de temps. Avec plus de deux cœurs ou processeurs, StataMP est encore plus rapide. StataMP est une version de StataSE qui s'exécute sur des ordinateurs multiprocesseurs et multicœurs. StataMP fournit le support le plus étendu pour les ordinateurs multiprocesseurs et les ordinateurs multicœurs de tout paquet de statistiques et de gestion des données. La chose la plus excitante de StataMP, et la seule différence entre StataMP et StataSE, c'est que StataMP s'exécute plus rapidement. StataMP vous permet d'analyser les données entre la moitié et les deux tiers du temps par rapport à StataSE sur les ordinateurs de bureau et les ordinateurs portables dual-core peu coûteux et dans un quart à la moitié du temps sur les ordinateurs de bureau quad-core. StataMP s'exécute encore plus rapidement sur les serveurs multiprocesseurs. StataMP prend en charge jusqu'à 64 processorscores. Dans un monde parfait, le logiciel fonctionnerait deux fois plus vite sur deux cœurs, quatre fois plus vite sur quatre cœurs, huit fois plus vite sur huit cœurs, etc. Dans toutes les commandes, StataMP fonctionne 1,6 fois plus rapidement sur deux cœurs, 2,1 fois plus rapide sur quatre cœurs et 2,7 fois plus rapide sur huit cœurs. Ces valeurs sont des améliorations de la vitesse médiane. La moitié des commandes fonctionnent encore plus rapidement. De l'autre côté de la distribution, quelques commandes ne fonctionnent pas plus rapidement, souvent parce qu'elles sont séquentielles par nature, telles que les commandes de série temporelle. Stata a travaillé dur pour s'assurer que les gains de performance pour les commandes qui prennent plus de temps à courir serait plus grande. Sur toutes les commandes d'estimation, StataMP est 1.8 fois plus rapide sur les ordinateurs dual-core, 2.8 fois plus rapide sur les ordinateurs quad-core et 4.1 fois plus rapide sur les ordinateurs avec huit cœurs. StataMP est compatible avec 100 autres versions de Stata. Les analyses n'ont pas à être reformulées ou modifiées de quelque façon que ce soit pour obtenir des améliorations de la vitesse de StataMP. StataMP est disponible pour les systèmes d'exploitation suivants: Windows (processeurs 32 et 64 bits) Mac OS X (processeurs 64 bits Intel) Linux (processeurs 32 et 64 bits) Solaris (64 bits SPARC et x86-64) . Pour exécuter StataMP, vous pouvez utiliser un ordinateur de bureau avec un processeur dual-core ou quad-core ou vous pouvez utiliser un serveur avec plusieurs processeurs. Si un ordinateur a des processeurs séparés ou un processeur avec plusieurs cœurs ne fait aucune différence. Plus de processeurs ou de cœurs rend StataMP plus rapide. Pour plus de conseils sur l'achat de la mise à niveau vers StataMP ou sur des requêtes matérielles, veuillez contacter notre équipe commerciale. Stata SE effectue de la même manière que StataMP, permettant le même nombre de variables et d'observations et la seule différence est qu'il n'est pas conçu pour le traitement parallèle. De plus, StataSE, StataIC et Small Stata ne diffèrent que dans la taille du jeu de données que chacun peut analyser StataSE et StataMP peut s'adapter à des modèles plus indépendants que StataIC (jusqu'à 10 998). StataIC permet des ensembles de données avec autant que 2.047 variables. Le nombre maximum d'observations est de 2,14 milliards. StataIC peut avoir au plus 798 variables de droite dans un modèle. Small Stata se limite à analyser des ensembles de données avec un maximum de 99 variables et 1 200 observations. Small Stata peut avoir au plus 99 variables de droite dans un modèle. Comparaison des fonctions Le nombre maximum d'observations est limité uniquement par la quantité de RAM disponible sur votre système. Que vous soyez un étudiant ou un professionnel de la recherche chevronné, une gamme de paquets Stata sont disponibles et conçus pour répondre à tous les besoins. StataMP: La version la plus rapide de Stata (pour les ordinateurs à processeurs dual et multicoremultiprocesseurs) StataSE: Stata pour les grands ensembles de données StataIC: Stata pour les formats de taille modérée Ensembles de données Small Stata: Une version de Stata qui gère de petits ensembles de données (pour les achats éducatifs seulement) Ce que Stata est bon pour moi Le résumé ci-dessus montre les paquets Stata disponibles. StataMP est la version la plus rapide et la plus grande de Stata. La plupart des ordinateurs achetés après la mi-2006 peuvent tirer parti des capacités avancées de multitraitement de StataMP. StataMP, StataSE et StataIC fonctionnent tous sur n'importe quelle machine, mais StataMP s'exécute plus rapidement. Vous pouvez acheter une licence StataMP pour atteindre le nombre de cœurs sur votre machine (le plus est 64). Par exemple, si votre machine possède huit cœurs, vous pouvez acheter une licence StataMP pour huit cœurs (StataMP8), quatre cœurs (StataMP4) ou deux cœurs (StataMP2). StataMP peut également analyser plus de données que toute autre saveur de Stata. StataMP peut analyser de 10 à 20 milliards d'observations en raison des ordinateurs les plus importants actuellement et il est prêt à analyser jusqu'à 281 trillions d'observations une fois que le matériel informatique sera rattrapé. StataSE, StataIC et Small Stata ne diffèrent que par la taille du jeu de données que chacun peut analyser. StataSE et StataMP peuvent s'adapter à des modèles plus indépendants que StataIC (jusqu'à 10 998). StataSE peut analyser jusqu'à 2 milliards d'observations. StataIC permet des ensembles de données avec autant de 2 047 variables et 2 milliards d'observations. StataIC peut avoir au plus 798 variables de droite dans un modèle. Small Stata se limite à analyser des ensembles de données avec un maximum de 99 variables et 1 200 observations. Small Stata peut avoir au plus 98 variables de droite dans un modèle. Note: Le nombre de variables et d'observations autorisées par Small Stata inclut les variables supplémentaires ou les observations générées lors des calculs statistiques. Nouvelles fonctionnalités de Stata 14 Stata 14 a 102 nouvelles fonctionnalités et est l'une des plus grandes nouvelles versions de Stata et offre de nouvelles capacités de recherche pour les utilisateurs dans une variété de domaines tels que: l'économie, les chercheurs en santé, les épidémiologistes, sociologues, Des politologues et des économétriques. Commandes d'analyse bayésiennes L'introduction des commandes d'analyse bayésiennes (modèles linéaires univariés et multivariés, GLM univarié, modèles non linéaires univariés et généralisés, etc.) est appuyée par un tout nouveau manuel de référence de l'analyse bayésienne Stata. Stata 14 comprend 12 modèles de vraisemblance intégrés et 22 distributions antérieures intégrées parmi d'autres fonctionnalités utiles. Des modèles plus étendus d'effets de traitement L'analyse traitement-effet est maintenant disponible pour une classe beaucoup plus large de modèles. L'estimation de l'effet du traitement endogène est maintenant disponible pour des résultats continus, binaires, de comptage et fractionnaires. Les effets du traitement peuvent maintenant aussi être estimés à partir des données de survie observées. Stata 14 supporte maintenant les modèles IRT pour les items binaires (1-3 PL), les items catégoriels (réponse nominale), les items ordinaux (réponse graduée, échelle de notation et crédit partiel) et toute combinaison de ces modèles. Plus de Stata dans de nouvelles langues L'interface utilisateur de Statas est maintenant disponible en espagnol et en japonais. Plus De nouvelles fonctionnalités ajoutées à Stata 14 sont: Vous pouvez adapter une variété de modèles de survie à plusieurs niveaux tels que les modèles à effets mixtes exponentiels et Weibull. Plus Vous pouvez effectuer une inférence de petit échantillon dans des modèles linéaires mixtes en utilisant plusieurs méthodes de degré de liberté dénominateur, y compris la méthode de Kenward-Roger. Plus Nouvelles commandes de séries chronologiques. Plus Estimateurs de données nouvelles et étendues. Plus Vous pouvez calculer la puissance et la taille de l'échantillon pour les analyses épidémiologiques des tables de contingence. Plus Stata comprend maintenant Unicode. Plus Vous pouvez effectuer le test de modèle ajusté Satorra-Bentler pour les SEM avec des données qui ne sont pas normalement distribuées. Plus Vous pouvez estimer des modèles de taux, de proportions et d'autres réponses fractionnaires en utilisant des modèles de régression bêta et de régression fractionnaire. Vous pouvez estimer les modèles de Poisson avec des variables dépendantes censurées. StataMP permet désormais plus de 2,1 milliards d'observations jusqu'à 20 milliards d'observations étant donné le plus grand ordinateur actuel, et est prêt pour plus une fois le matériel informatique rattrape. Plus de codes ICD-10. Plus de poids au niveau de l'étape. Plus En plus de: churdle pour estimer les modèles d'obstacles linéaires et exponentiels betareg et fracreg pour les réponses fractionnaires, les proportions, les taux, etc. cpoisson pour estimer les modèles de Poisson censés ztest et ztesti commandes pour calculer la statistique-z Sélecteur de postestimation qui simplifie grandement l'analyse poststimation Presque tous Les commandes d'estimation de Stata prennent désormais en charge les variables de facteur Une multitude d'améliorations aux marges, telles que la possibilité de faire plusieurs prédictions à la fois et d'avoir les prédictions par défaut reflètent le meilleur choix pour l'analyse marginale Plusieurs nouveaux utilitaires pour vous aider à mieux gérer les graphiques Nouveau Démarrage rapide Section des manuels New Stata Fonctions Manuel de référence Programmer votre truc. Vous serez intéressé par ces nouvelles fonctionnalités dans Stata 14. Stata utilise maintenant le Twister Mersenne 64 bits comme son générateur de nombres aléatoires par défaut Nouvelles fonctions statistiques, de nombres aléatoires et de chaînes Toutes les nouvelles fonctions ajoutées à Stata sont également disponibles dans Mata There Sont de nombreux tutoriels vidéo en utilisant Stata. Ci-dessous vous trouverez les derniers ajouts qui sont apparentés pour Stata 14, ainsi qu'une liste de toutes les autres ressources actuellement disponibles. Conseils rapides Toutes les versions de Stata fonctionnent sur des ordinateurs bicœur, multi-processeurs et multi-processeurs. Stata pour Windows Windows Windows 7 Windows Server 2008 Windows Server 2008 Windows Server 2003 Variantes Windows 64 bits et 32 bits pour les processeurs x86-64 et x86 fabriqués par Intel et AMD. Stata pour Mac Stata pour Mac nécessite des processeurs Intel 64 bits (Core2 Duo ou mieux) exécutant OS X 10.7 ou plus récente Stata pour Unix Linux: Tout processeur 64 bits (x86-64 ou compatible) ou 32 bits (x86 ou compatible) Linux. Exigences matérielles Minimum de 512 Mo de RAM Minimum de 900 Mo d'espace disque Stata pour Unix nécessite une carte vidéo qui peut afficher des milliers de couleurs ou plus (couleur 16 bits ou 24 bits) Veuillez sélectionner un type d'utilisateur: Stata 14 Documentation Chaque L'installation de Stata inclut toute la documentation au format PDF. La documentation de Statas comprend plus de 12 000 pages détaillant chaque fonctionnalité de Stata, y compris les méthodes et formules et les exemples entièrement travaillés. Vous pouvez effectuer une transition transparente entre les entrées en utilisant les liens dans chaque entrée. Stata 14 Manuel d'utilisation Manuel de référence Bayesian Analysis Manuel de référence de Stata pour Mac Mise en route de Stata pour Unix Mise en route de Stata pour Windows La documentation Stata 14 est copyright de StataCorp LP, College Station TX, USA et est utilisée avec la permission de StataCorp LP. Les étudiants peuvent acheter StataMP. StataSE. StataIC et Small Stata à un prix réduit à travers le programme Stata GradPlan. Pour plus d'informations sur les types de licences disponibles, cliquez ici. 2016 nous fait célébrer vingt-cinq ans de distribution et de soutien de Stata aux utilisateurs au sein de l'Irlande du Royaume-Uni. Nous sommes très fiers de notre étroite relation de travail avec. Économétrie financière Utilisation de Stata par Simona Boffelli et Giovanni Urga fournit une excellente introduction à l'analyse des séries chronologiques et comment le faire dans Stata pour financier. La région Moyen-Orient et Afrique du Nord (MENA) souffre à la fois de la disponibilité des données et de la qualité des données. Tout effort pour recueillir, nettoyer et présenter des données sur la région est un bien. La 4ème Réunion du Groupe des Utilisateurs Stata de la Pologne aura lieu le lundi 17 octobre 2016 à la SGH Warsaw School of Economics, Varsovie, Pologne. L'objectif du Stata Users Group Meeti. Rain Data: Utilisation de Stata pour automatiser la création et l'étiquetage de chaque variable par bouclage Souvent dans le travail de données on trouve que le même travail doit être fait à nouveau et. Derniers cours de Stata Ce cours de deux jours se poursuit à partir de la partie 1 et propose un examen et un guide pratique de plusieurs grandes méthodologies économétriques utilisées fréquemment pour modéliser les faits stylisés de la série chronologique financière par le biais de modèles ARMA, modèles GARCH univariés et multivariables, Analyse et contagion. La démonstration des techniques alternatives sera illustrée à l'aide de Stata. Les séances pratiques du cours comprennent les données sur les taux d'intérêt, les prix des actifs et les séries chronologiques. Le cours est dispensé par le professeur Giovanni Urga, auteur de l'économétrie financière en utilisant Stata-Boffelli, S et Urga, G (2016), Stata Press: TX. Le cours est basé sur le livre et tous les participants recevront une copie gratuite. Ce cours fournit une revue et un guide pratique de plusieurs grandes méthodologies économétriques pour modéliser les faits stylisés des séries chronologiques des prix de l'énergie et de la demande, via des analyses de régression et de cointegration, des modèles GARCH univariés et multivariés. Ce cours de 2 jours propose un examen et un guide pratique de plusieurs grandes méthodologies économétriques utilisées fréquemment pour modéliser les faits stylisés de la série chronologique financière à l'aide des modèles ARMA, des modèles GARCH univariés et multivariés, de l'analyse de la gestion des risques et de la contagion. La démonstration des techniques alternatives sera illustrée à l'aide de Stata. Les séances pratiques du cours comprennent les données sur les taux d'intérêt, les prix des actifs et les séries chronologiques. Le cours est dispensé par le professeur Giovanni Urga, auteur de l'économétrie financière en utilisant Stata-Boffelli, S et Urga, G (2016), Stata Press: TX. Le premier de 2 x deux cours conçus pour introduire les estimateurs et les concepts communs qui représentent les aspects fondamentaux de la microéconométrie. Les deux cours de la Master Class utilisent Stata dans les applications pratiques et les démonstrations. Ce cours fournit aux participants les outils essentiels, à la fois théoriques et appliqués, pour une utilisation correcte des variables instrumentales (IV) et des modèles d'équations structurelles (SEM) pour la modélisation causale statistique à l'aide de Stata.
No comments:
Post a Comment