अतिरिक्त शुद्ध पूंजी निवेशक विदेशी मुद्रा

रियल-टाइम टाइम-प्री-मार्केट न्यूज़ फ़्लैश उद्धरण सारांश भाव इंटरएक्टिव चार्ट्स डिफ़ॉल्ट सेटिंग कृपया ध्यान दें कि एक बार जब आप अपना चयन करते हैं, तो यह NASDAQ के सभी भावी विज़िट पर लागू होगा। अगर, किसी भी समय, आप हमारी डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स पर वापस लौटने में रुचि रखते हैं, तो कृपया ऊपर डिफ़ॉल्ट सेटिंग का चयन करें। यदि आपके पास कोई प्रश्न है या अपनी डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स बदलने में कोई समस्या है, तो कृपया ईमेल isfeedbacknasdaq। कृपया अपने चयन की पुष्टि करें: आपने उद्धरण खोज के लिए अपनी डिफ़ॉल्ट सेटिंग बदलना चुना है। यह अब आपका डिफ़ॉल्ट लक्ष्य पृष्ठ होगा जब तक कि आप अपना कॉन्फ़िगरेशन फिर से नहीं बदलते, या आप अपनी कुकी हटा देते हैं। क्या आप निश्चित हैं कि आप अपनी सेटिंग्स बदलना चाहते हैं हमारे पास पूछने का पक्ष है कि कृपया अपने विज्ञापन अवरोधक को अक्षम करें (या यह सुनिश्चित करने के लिए अपनी सेटिंग्स अपडेट करें कि जावास्क्रिप्ट और कुकीज सक्षम हैं), ताकि हम आपको प्रथम-दर बाजार समाचार प्रदान करना जारी रख सकें और आंकड़ों से हम उम्मीद करते हैं। सीएफटीसी-रजिस्टर्ड फर्म एक्सपोर्ट टू नेट कैपिटल रेशियो जनवरी 15, 2018, 4:46 पूर्वाह्न ईएसटी फ्यूचर्स कमीशन मर्चेंट्स2019 की अतिरिक्त नेट कैपिटल का नवंबर के लिए नेट एडजस्टेड पूंजी के प्रतिशत के रूप में बताता है। ये कंपनियां भविष्य में वितरण के लिए किसी भी वस्तु के दलाल के रूप में कार्य करती हैं या किसी भी एक्सचेंज के नियमों के अधीन हैं। उन्हें कमोडिटी फ्यूचर्स ट्रेडिंग कमिशन के साथ मासिक वित्तीय रिपोर्ट दर्ज करनी होगी। समायोजित शुद्ध पूंजी सीएफटीसी द्वारा निर्धारित न्यूनतम शुद्ध पूंजी आवश्यकता को पूरा करने के लिए उपलब्ध विनियामक पूंजी की राशि है। अतिरिक्त शुद्ध पूंजी यह राशि है जिसके द्वारा समायोजित शुद्ध पूंजी शुद्ध पूंजी आवश्यकता से अधिक है। अनुपात जितना अधिक होगा, उतनी ज़्यादा पूंजी में फर्म की आवश्यकता होती है उससे अधिक उपलब्ध है। नवंबर अक्टूबर। सितंबर वर्ष

फिबो फोरेक्स फैक्टरी

मेरी फिबोनासी ट्रेडिंग सिस्टम दिसंबर 2009 में शामिल हो गया स्थिति: गूंगा गोरा, कृपया धैर्य रखें 845 पोस्ट हाय विजाक thanx एक दिलचस्प प्रणाली की तरह दिखता है, मुझे यकीन है कि मुझे जल्द ही कुछ सवाल होगा। मतलब समय में, सिर्फ इसलिए कि मैं चीजों को गलत तरीके से न समझूं, आप निम्नलिखित की पुष्टि कर सकते हैं या सही कर सकते हैं। 1. मुद्राओं की जोड़ी एक मजबूत (1 या बेहतर) एक कमजोर (-1 या बेहतर) खोजें 2. उस समय एक ऊर्ध्वाधर रेखा को चिह्नित करें 3. उस बिंदु पर स्विंग हाईलाओ से फिब रिट्रेसमेंट को ड्रा करें। रिजर्वेशन के लिए 38.2 या 61.8 तक प्रतीक्षा करें 5. स्टॉच के लिए खरीदी गई खरीदी से अधिक की जांच करें 6. फाइब लाइन के एसएल दूसरे पक्ष के साथ प्रवेश 7. लक्ष्य, फाइब विस्तार को पहला लक्ष्य 61.8 ड्रा, दूसरा लक्ष्य 100 8. 100 रिट्रेसमेंट रिवर्सल को सिग्नल कर सकता है, इसलिए चरण 2 -7 पर लागू हो सकता है मुझे आशा है कि मैं इसे सही ढंग से समझ रहा हूं, कृपया मुझे बताएं अगर मुझे कुछ याद आ रहा है धन्यवाद, डेव का सबसे अच्छा संबंध है जब जहाज़ सिंक करने लगती है, तो बस प्रार्थना न करें। JUMP:) शीर्ष 4 फिबोनैकी रिट्रेसमेंट गलतियों से बचने के लिए प्रत्येक विदेशी मुद्रा व्यापारी अपने व्यापारिक कैरियर में कुछ बिंदु पर फिबोनैचि रिट्रेसमेंट का उपयोग करेगा। कुछ इसे केवल कुछ समय का उपयोग करेंगे, जबकि अन्य इसे नियमित रूप से लागू करेंगे लेकिन इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप इस उपकरण का कितनी बार उपयोग करते हैं, सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि आप इसे हर बार सही तरीके से उपयोग करते हैं (फिबोनैकी पर पृष्ठभूमि की पढ़ाई के लिए, फिबोनैकी और द गोल्डन अनुपात देखें।) तकनीकी विश्लेषण विधियों को अयोग्य तरीके से लागू करने से विनाशकारी परिणाम हो सकते हैं, जैसे खराब प्रविष्टि बिंदु और मुद्रा पदों पर बढ़ते नुकसान। यहां अच्छी तरह से जांच करें कि विदेशी मुद्रा बाज़ार में फिबोनैचि रिट्रेसमेंट लागू करने के लिए कैसे नहीं। इन आम गलतियों को जानिए और संभावनाएं हैं कि आप उनको बनाने से बचने में सक्षम होंगे - और आपके व्यापार में परिणाम भुगतना। 1. फिबोनैचि संदर्भ बिंदुओं का मिश्रण न करें। फीबोनैचि रेटेटमेंट्स को फीस एक्शन के लिए फिटिंग करते समय अपने संदर्भ अंक को लगातार रखने के लिए हमेशा अच्छा होता है इसलिए, यदि आप एक सत्र के करीब या मोमबत्ती के शरीर के माध्यम से किसी प्रवृत्ति की सबसे कम कीमत का संदर्भ दे रहे हैं सबसे ऊंची कीमत एक प्रवृत्ति के शीर्ष पर एक मोमबत्ती के शरीर के भीतर उपलब्ध होनी चाहिए: मोमबत्ती शरीर के लिए मोमबत्ती शरीर को बाती के लिए बाती। (कैन्डलेस्टिक चार्टिंग में मोमबत्तियों के बारे में अधिक जानें: यह क्या है) मिसाइलैलिसिस और गलतियों को एक बार संदर्भ बिंदु मिलाए जाने के बाद बनाया जाता है - एक मोमबत्ती की मोम से मोमबत्ती के शरीर तक जा रहा है। यूरो कैनेडियन डॉलर मुद्रा जोड़ी में एक उदाहरण पर नजर डालते हैं। चित्रा 1 स्थिरता दिखाता है फिबोनैचि रिट्रेसमेंट 1 से 1.3777 से 1.3344 के निचले स्तर तक, एक बाती से वाइक आधार पर लागू होते हैं। यह 1.3511 पर एक स्पष्ट-प्रतिरोध प्रतिरोध स्तर बनाता है, जो कि परीक्षण किया गया और फिर टूटा हुआ है। चित्रा 1: यूरोनैडियाअन डॉलर मुद्रा जोड़ी में कीमत पर कार्रवाई करने के लिए एक फिबोनैचि रिट्रेसमेंट लागू किया गया था। स्रोत: एफएक्स Intellicharts चित्रा 2, दूसरी ओर, असंगतता दिखाता है। फिबोनैचि रिट्रेजमेंट 1.3742 के उच्च बंद (बाती के नीचे 35 पिप्स) से लागू होते हैं। यह प्रतिरोध स्तर कई मोमबत्तियों (3 फरवरी और 7 फ़रवरी के बीच) में कटौती करता है, जो एक महान संदर्भ स्तर नहीं है। स्रोत: FX Intellicharts मुद्रा जोड़े में एक रन-अप के बाद, हम पांच मिनट की समय सीमा (चित्रा 4) में एक संभावित कम मौका देख सकते हैं। यह जाल है लंबी अवधि के दृश्य को ध्यान में रखते हुए, लघु विक्रेता 2.1215 स्पाइक ऊँचा से 2.1024 स्पाइक कम (फरवरी 11) तक फिबोनाची को लागू करता है, जिससे 2.10 9 7 में एक छोटी स्थिति या 38 फिबोनैसी स्तर की ओर अग्रसर होता है। यह छोटा व्यापार व्यापारी को एक 50-पिप लाभ का शुभकामना देता है, लेकिन यह 400 पीआईपी अग्रिम की कीमत पर आता है। बेहतर योजना 2.1050 के अल्पावधि समर्थन पर जीबीपी एनजेडडी जोड़ी में एक लंबी स्थिति दर्ज करने के लिए होगी। बड़ी तस्वीर को ध्यान में रखते हुए न केवल आपको अपने व्यापार के अवसरों को चुनने में मदद मिलेगी, बल्कि प्रवृत्ति से लड़ने से व्यापार को भी रोका जाएगा। (लंबी अवधि के रुझान को पहचानने के लिए, विदेशी मुद्रा ट्रेडिंग: बिग पिक्चर का इस्तेमाल करना देखें।) 3. अकेले फिबोनैचि पर भरोसा मत करो फिबोनैचि विश्वसनीय व्यापार व्यवस्था प्रदान कर सकता है, लेकिन पुष्टि के बिना नहीं। अतिरिक्त तकनीकी टूल जैसे कि एमएसीडी या स्टोचैस्टिक ओएससीलेटर्स को लागू करना व्यापार अवसर का समर्थन करेगा और एक अच्छा व्यापार की संभावना को बढ़ा देगा। पुष्टि के रूप में कार्य करने के लिए इन विधियों के बिना, एक व्यापारी को सकारात्मक परिणाम की आशा से थोड़ा अधिक छोड़ दिया जाएगा। (ओसीलेटरर्स के बारे में अधिक जानकारी के लिए, हमारे ओससीलेटर और संकेतकों की खोज पर ट्यूटोरियल देखें।) चित्रा 5 पर एक नज़र डालने के लिए, हम यूरो-जापानई येन मुद्रा जोड़ी में एक मध्यम-अवधि के कदम के ऊपर एक रिट्रेसमेंट को देखते हैं। 10 जनवरी, 2018 की शुरुआत से, यूरो जेपीवाई विनिमय दर लगभग दो सप्ताह के दौरान 113.94 के उच्च स्तर पर पहुंच गई। हमारे फिबोनैचि रिट्रेसमेंट अनुक्रम को लागू करते हुए, हम 111.42 के 113.24 शीर्ष से 38.2 रिट्रेसमेंट स्तर पर पहुंचते हैं। कम से कम रिट्रीटमेंट के बाद, हम देखते हैं कि स्टोचैस्टिक ओएससीलेटर भी गति कम की पुष्टि कर रहा है। चित्रा 5: स्टोचस्टिक थरथरानवाला, यूरोजीपी जोड़ी में एक प्रवृत्ति की पुष्टि करता है। स्रोत: एफएक्स इंटेलचर्ट्स अब 30 जनवरी को 111.40 पर फिबोनैचि रिट्रेजमेंट स्तर की कीमत पर कार्रवाई का मौका मिलता है। यह लंबे समय तक जाने के अवसर के रूप में देखते हुए, हम स्टोचस्टिक के साथ मूल्य बिंदु की पुष्टि करते हैं - जो एक ओवरस्टॉल सिग्नल दिखाता है। इस स्थिति में रखने वाले एक व्यापारी ने लगभग 1.4 या 160 पिप्स का फायदा उठाया होगा, क्योंकि कीमतें 111.40 पर बंद हो गईं और अगले दो दिनों में 113 के रूप में कारोबार हो गईं। 4. छोटे अंतराल पर फिबोनैचि का प्रयोग न करें। दिन का व्यापार विदेशी मुद्रा बाजार में रोमांचक है, लेकिन बहुत अस्थिरता है इस कारण से, थोड़ी समय सीमा पर फिबोनैचि रिट्रेसमेंट लागू करने में अप्रभावी है। कम समय सीमा, कम विश्वसनीय रिट्रेसमेंट का स्तर। अस्थिरता, और होगा, समर्थन और प्रतिरोध स्तर तिरछा, यह बहुत मुश्किल के लिए व्यापारी वास्तव में लेने के लिए और चुन सकते हैं कि स्तर का कारोबार कैसे किया जा सकता है। इस तथ्य का जिक्र नहीं करने के लिए कि अल्पावधि में, स्पाइक और व्हाइस्पॉज़ बहुत आम हैं इन गतिशीलता को रोकना या प्रॉफिट पॉइंट लेने में विशेष रूप से मुश्किल हो सकता है क्योंकि रिट्रेसमेंट्स संकीर्ण और तंग संगम बना सकते हैं। सिर्फ कनाडाई डॉलर की जांच करेंजैपानीज येन उदाहरण नीचे। चित्रा 6: तीन मिनट की समय सीमा पर CADJPY जोड़ी में एक इंट्राएड चाल के लिए फिबोनैचि लागू किया जाता है। स्रोत: एफएक्स इंटेलीचर्ट्स चित्रा 6 में, हम फिबोनैचि को सीएडीजेपीवाई एक्सचेंज रेट चार्ट (तीन मिनट की समय सीमा पर) में एक इंट्रैडे चाल के लिए आवेदन करने का प्रयास करते हैं। यहां, अस्थिरता उच्च है इससे कीमत की कार्रवाई में लंबे समय तक विन्स का कारण बनता है, जिससे कुछ समर्थन स्तरों के ग़ैरबीन की संभावना पैदा हो सकती है। यह यह भी मदद नहीं करता है कि हमारे फिबोनाची के स्तर को औसतन केवल छह पिप्स के द्वारा अलग किया जाता है - इसे बंद होने की संभावना में वृद्धि याद रखें, किसी भी अन्य सांख्यिकीय अध्ययन के साथ, अधिक डेटा का उपयोग किया जाता है, जो मजबूत विश्लेषण। फिबोनैचि अनुक्रमों को लागू करते समय अधिक समय के फ्रेम पर चिपकाने से प्रत्येक मूल्य स्तर की विश्वसनीयता में सुधार हो सकता है निचला रेखा किसी विशेष विशेषता के साथ, विदेशी मुद्रा व्यापार में फाइबोनैचि रिट्रेसमेंट का इस्तेमाल करने में समय और अभ्यास को बेहतर होता है। अपने आप को लंबी अवधि के पुरस्कारों को निराश करने की अनुमति न दें, लागतों को पछाड़ें। मुद्रा बाजार में लाभदायक अवसरों का विश्लेषण करने में आपकी मदद करने के लिए फिबोनैचि रिट्रेसमेंट्स लागू करने और इन आम गलतियों से सीखने के सरल नियमों का पालन करें। (संबंधित पढ़ने के लिए, यह भी देखें कि कैसे एक सफल विदेशी मुद्रा व्यापारी बनें या अन्य फिबोनैकी रणनीतियों पर चर्चा करें।)

स्टेटा फॉरेक्स में फिटिंग इंटरैक्शन

बैटिंग टेस्टिंग और फॉरवर्ड टेस्टिंग: सहसंबंध व्यापारियों का महत्व जो एक जीवित बाजार में एक व्यापारिक विचार की कोशिश करने के लिए उत्सुक हैं, अक्सर यह निर्धारित करने के लिए कि क्या सिस्टम लाभदायक होगा, पूरी तरह से बैकटेस्टिंग परिणामों पर निर्भर होने की गलती करता है। जबकि बैकस्टेस्टिंग व्यापारियों को बहुमूल्य जानकारी प्रदान कर सकती है, यह अक्सर भ्रामक है और यह केवल मूल्यांकन प्रक्रिया का एक हिस्सा है। आउट-ऑफ-सैंपल परीक्षण और फॉरवर्ड प्रदर्शन परीक्षण सिस्टम की प्रभावशीलता के बारे में और पुष्टिकरण प्रदान करते हैं, और वास्तविक सिग्नल लाइन पर होने से पहले सिस्टम को सही रंग दिखा सकते हैं। व्यापार प्रणाली की व्यवहार्यता को निर्धारित करने के लिए बैकटेस्टिंग, आउट-ऑफ-सैम्पल और फॉरवर्ड प्रदर्शन परीक्षण के परिणामों के बीच अच्छे संबंध महत्वपूर्ण हैं। (हम इस प्रक्रिया पर कुछ सुझाव देते हैं जो आपकी मौजूदा व्यापार रणनीतियों को परिष्कृत करने में मदद कर सकते हैं। अधिक जानने के लिए, बैकटेस्टिंग पढ़ें: अतीत की व्याख्या करना।) बैकटेस्टिंग मूल बातें बैकस्टेस्टिंग का मतलब है कि ऐतिहासिक डेटा के लिए एक ट्रेडिंग सिस्टम को लागू करने के लिए यह सत्यापित करने के लिए कि एक सिस्टम के दौरान कैसे प्रदर्शन किया जाएगा निर्दिष्ट समय अवधि आज के कई ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म बैकटेस्टिंग का समर्थन करते हैं। ट्रेडर्स कुछ कीस्ट्रोक्स के साथ विचारों का परीक्षण कर सकते हैं और किसी ट्रेडिंग अकाउंट में निधियों को बिना किसी जोखिम के विचार के प्रभाव में अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं। बैकटेस्टिंग सरल विचारों का मूल्यांकन कर सकता है, जैसे कि चलती औसत क्रॉसओवर ऐतिहासिक डेटा पर प्रदर्शन करेंगे, या विभिन्न प्रकार के इनपुट और ट्रिगर वाले अधिक जटिल सिस्टम। जब तक किसी विचार की मात्रा निर्धारित की जा सकती है, तब तक इसे बैकटेस्ट किया जा सकता है कुछ व्यापारियों और निवेशक एक योग्य प्रोग्रामर की विशेषज्ञता तलाश कर सकते हैं ताकि ये विचार एक परीक्षण योग्य रूप में हो सके। आमतौर पर इसमें एक प्रोग्रामर शामिल होता है जो व्यापार मंच द्वारा होस्ट की गई स्वामित्व भाषा में विचार को कोडित करता है। प्रोग्रामर उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित इनपुट चर को शामिल कर सकता है जो कि व्यापारी को सिस्टम को ज़ूम करने की अनुमति देता है। इसका एक उदाहरण ऊपर उल्लेख किया गया सरल चलती औसत क्रॉसओवर सिस्टम में होगा: व्यापारी सिस्टम में इस्तेमाल होने वाली दो चलती औसत की लंबाई (या परिवर्तन) को सक्षम करने में सक्षम होगा। ऐतिहासिक डेटा पर सबसे अच्छा चलने वाले किनारे की लंबाई निर्धारित करने के लिए व्यापारी, यह निर्धारित करने के लिए सख्त हो सकता है। (इलेक्ट्रॉनिक ट्रेडिंग ट्यूटोरियल में अधिक जानकारी प्राप्त करें।) अनुकूलन अध्ययन कई व्यापारिक प्लेटफ़ॉर्म ऑप्टिमाइज़ेशन अध्ययनों के लिए भी अनुमति देते हैं। यह निर्दिष्ट इनपुट के लिए एक सीमा दर्ज करने और कंप्यूटर को गणित करने के लिए यह समझने की ज़रूरत है कि इनपुट का सर्वोत्तम प्रदर्शन क्या होता। एक बहु-चर अनुकूलन, दो या दो से अधिक चर के लिए गणित को यह निर्धारित करने के लिए संयुक्त कर सकता है कि किन स्तरों का एक साथ सबसे अच्छा परिणाम प्राप्त होगा। उदाहरण के लिए, व्यापारी प्रोग्राम को बता सकते हैं कि वे कौन से इनपुट को अपनी रणनीति में जोड़ना चाहते हैं, फिर ये परीक्षण किए गए ऐतिहासिक आंकड़ों के अनुसार अपने आदर्श वजन के लिए अनुकूलित हो जाएंगे। बैकटेस्टिंग में रोमांचक हो सकता है कि एक गैर लाभकारी प्रणाली अक्सर कुछ अनुकूलन वाले पैसे बनाने वाली मशीन में जादुई रुप से परिवर्तित हो सकती है। दुर्भाग्य से, पिछली मुनाफे का सबसे बड़ा स्तर हासिल करने के लिए एक प्रणाली को ट्वेक करना अक्सर एक ऐसी प्रणाली की ओर जाता है जो वास्तविक व्यापार में खराब प्रदर्शन करेगी। यह ओवर-ऑप्टिमाइज़ेशन सिस्टम बनाता है जो केवल कागज़ पर अच्छे दिखते हैं वक्र फिटिंग, टेस्टिंग अवधि में उपयोग किए जाने वाले ऐतिहासिक डेटा पर सबसे ज्यादा लाभ पर जीतने वाले ट्रेडों की सर्वोच्च संख्या बनाने के लिए अनुकूलन विश्लेषिकी का उपयोग है। हालांकि यह बैकटेस्टिंग परिणामों में प्रभावशाली दिखता है, वक्र फिटिंग अविश्वसनीय सिस्टम की ओर जाता है क्योंकि परिणाम अनिवार्य रूप से केवल उस विशेष डेटा और समय अवधि के लिए कस्टम-डिज़ाइन किए गए हैं। बैटर टेस्टिंग और अनुकूलन एक व्यापारी को कई लाभ प्रदान करते हैं, लेकिन संभावित व्यापार प्रणाली का मूल्यांकन करते समय यह प्रक्रिया का एकमात्र हिस्सा है। अगले व्यापारियों को सिस्टम को ऐतिहासिक डेटा के लिए लागू करना है जो प्रारंभिक बैटिंग टेस्टिंग चरण में उपयोग नहीं किया गया है। (चलती औसत गणना करना आसान है और, एक चार्ट पर एक बार प्लॉट किए जाने पर, एक शक्तिशाली दृश्य प्रवृत्ति-खोलना उपकरण होता है। अधिक जानकारी के लिए, सरल मूविंग एवेज करें को रुझान बनाएं।) इन-नमूना बनाम आउट-ऑफ-नमूना डेटा ऐतिहासिक डेटा पर एक विचार का परीक्षण करते समय, परीक्षण उद्देश्यों के लिए ऐतिहासिक डेटा का एक समय अवधि आरक्षित करने के लिए फायदेमंद होता है। प्रारंभिक ऐतिहासिक डेटा जिस पर विचार का परीक्षण किया गया है और अनुकूलित किया जाता है उसे इन-नमूना डेटा के रूप में संदर्भित किया जाता है। आरक्षित किया गया डेटा सेट, नमूने डेटा के बाहर के रूप में जाना जाता है। यह सेटअप मूल्यांकन प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है क्योंकि यह उस डेटा पर विचार का परीक्षण करने का एक तरीका प्रदान करता है जो ऑप्टिमाइज़ेशन मॉडल में एक घटक नहीं है। नतीजतन, इस विचार को किसी भी तरह से नमूना डेटा से प्रभावित नहीं किया जाएगा और व्यापारियों को यह निर्धारित करने में सक्षम हो जाएगा कि सिस्टम नए डेटा पर कैसे प्रदर्शन कर सकता है i. e. वास्तविक जीवन व्यापार में। किसी भी बैकटेस्टिंग या अनुकूलित करने से पहले, व्यापारियों ने नमूने परीक्षण से बाहर के लिए आरक्षित होने वाले ऐतिहासिक डेटा का एक प्रतिशत को अलग कर सकते हैं। एक विधि तिहाई में ऐतिहासिक डेटा को विभाजित करने और नमूना परीक्षण के उपयोग में एक तिहाई को अलग करने का है। प्रारंभिक परीक्षण और किसी भी अनुकूलन के लिए केवल इन-नमूना डेटा का उपयोग किया जाना चाहिए। चित्रा 1 चित्रा 1 एक समय रेखा दिखाता है जहां एक तिहाई ऐतिहासिक डेटा का परीक्षण नमूना परीक्षण के लिए आरक्षित किया जाता है, और दो-तिहाई इन-नमूना परीक्षण के लिए उपयोग किया जाता है। यद्यपि चित्रा 1 में परीक्षण की शुरुआत में नमूने के बाहर आंकड़े को दर्शाया गया है, सामान्य प्रक्रियाओं में आगे के प्रदर्शन के पूर्व के नमूने वाले हिस्से होंगे। चित्रा 1: बैकटेस्टिंग प्रक्रिया में उपयोग किए जाने वाले नमूने की सापेक्ष लंबाई और आउट-ऑफ-नमूना डेटा का एक समय रेखा। एक बार एक ट्रेडिंग सिस्टम को इन-नमूना डेटा का उपयोग करके विकसित किया गया है, यह नमूने डेटा के बाहर लागू होने के लिए तैयार है। ट्रेडर्स इन-नमूना और आउट-ऑफ-नमूना डेटा के बीच प्रदर्शन के परिणामों का मूल्यांकन और उनकी तुलना कर सकते हैं। सहसंबंध दो डेटा सेटों के प्रदर्शन और समग्र रुझानों के बीच समानता को दर्शाता है। परीक्षण अवधि के दौरान बनाए गए रणनीति निष्पादन रिपोर्टों के मूल्यांकन में सहसंबंध मैट्रिक्स का उपयोग किया जा सकता है (एक विशेषता जो कि अधिकांश ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म प्रदान करती है) दोनों के बीच मजबूत संबंध, बेहतर संभावना है कि एक प्रणाली आगे प्रदर्शन परीक्षण और लाइव व्यापार में अच्छा प्रदर्शन करेगी। चित्रा 2 में नमूना डेटा पर परीक्षण और अनुकूलित किया गया दो अलग-अलग प्रणालियों को दिखाया गया है, फिर नमूने डेटा के बाहर लागू किया गया है। बाईं तरफ वाला चार्ट एक ऐसी प्रणाली को दिखाता है जो नमूना डेटा पर अच्छी तरह से काम करने के लिए स्पष्ट रूप से वक्र-फिट था और नमूने डेटा के बाहर पूरी तरह विफल हो गया था। दाईं ओर वाला चार्ट एक ऐसी प्रणाली को दिखाता है जो नमूना डेटा के बाहर और आउट-आउट दोनों पर अच्छा प्रदर्शन करता है। चित्रा 2: दो इक्विटी घटता है। प्रत्येक पीला तीरे से पहले नमूना परीक्षण का प्रतिनिधित्व करता है व्यापार डेटा। पीले और लाल तीरों के बीच उत्पन्न ट्रेडों से बाहर नमूना परीक्षण का संकेत मिलता है लाल तीरों के बाद के कारोबार आगे के प्रदर्शन परीक्षण चरणों से होते हैं। अगर नमूना और नमूना परीक्षण के बीच थोड़ा सहसंबंध है, तो चित्रा 2 में बाएं चार्ट की तरह, यह संभावना है कि सिस्टम को अतिरंजित कर दिया गया है और यह लाइव ट्रेडिंग में अच्छा प्रदर्शन नहीं करेगा। अगर प्रदर्शन में मजबूत सहसंबंध है, जैसा कि चित्रा 2 में सही चार्ट में देखा गया है, मूल्यांकन के अगले चरण में एक अतिरिक्त प्रकार का नमूना परीक्षण शामिल होता है जिसे आगे के प्रदर्शन परीक्षण के रूप में जाना जाता है। (पूर्वानुमान के बारे में अधिक पढ़ने के लिए, वित्तीय पूर्वानुमान का संदर्भ लें: बायैसियन विधि।) आगे प्रदर्शन परीक्षण मूल बातें आगे प्रदर्शन परीक्षण, जिसे पेपर ट्रेडिंग के रूप में भी जाना जाता है। एक सिस्टम का मूल्यांकन करने के लिए आउट-ऑफ-नमूना डेटा के दूसरे सेट के साथ व्यापारियों को प्रदान करता है फॉरवर्ड प्रदर्शन परीक्षण वास्तविक व्यापार का अनुकरण है और इसमें एक लाइव मार्केट में सिस्टम लॉजिक का पालन करना शामिल है। यह कागज व्यापार भी कहा जाता है क्योंकि सभी ट्रेडों को केवल कागजात पर ही निष्पादित किया जाता है, व्यापार प्रविष्टियां और निकास प्रणाली के लिए किसी भी लाभ या हानि के साथ दस्तावेज की जाती हैं, लेकिन कोई वास्तविक व्यापार निष्पादित नहीं किया जाता है। आगे के निष्पादन परीक्षण का एक महत्वपूर्ण पहलू सिस्टम लॉजिक का पालन बिल्कुल अन्यथा है, अगर यह असंभव नहीं है, तो प्रक्रिया के इस चरण का सही मूल्यांकन करने के लिए मुश्किल हो जाता है। व्यापारियों को किसी भी व्यापार प्रविष्टियों और निकास के बारे में ईमानदार होना चाहिए और चेरी पिकिंग ट्रेडों जैसे व्यवहार से बचना चाहिए या नहीं, कागज पर व्यापार सहित तर्कसंगत होना चाहिए कि मैंने कभी उस व्यापार को नहीं लिया होगा यदि सिस्टम लॉजिक के बाद व्यापार होता है, तो उसे दस्तावेज और मूल्यांकित किया जाना चाहिए। कई ब्रोकर एक सिम्युलेटेड ट्रेडिंग खाते प्रदान करते हैं, जहां ट्रेडों को रखा जा सकता है और इसी तरह की लाभ और हानि की गणना की जाती है। सिम्युलेटेड ट्रेडिंग अकाउंट का उपयोग करके एक अर्द्ध-यथार्थवादी माहौल बना सकता है जिस पर व्यापार का अभ्यास किया जाता है और सिस्टम का मूल्यांकन भी करता है। चित्रा 2 में दो सिस्टम पर आगे प्रदर्शन परीक्षण के परिणाम भी दिखाए गए हैं। दोबारा, बाएं चार्ट में दर्शाया गया सिस्टम इन-नमूना डेटा पर प्रारंभिक परीक्षण से परे अच्छी तरह से करने में विफल रहता है। सही चार्ट में दिखाया गया सिस्टम, हालांकि, सभी चरणों के माध्यम से अच्छा प्रदर्शन करना जारी रखता है, जिसमें आगे के प्रदर्शन परीक्षण शामिल हैं एक प्रणाली जिसमें सकारात्मक परिणाम दिखाता है, इन-नमूना, आउट-ऑफ-नमूना और फॉरवर्ड प्रदर्शन परीक्षण के बीच अच्छे संबंध के साथ एक लाइव मार्केट में कार्यान्वित होने के लिए तैयार है। बॉटम लाइन बैकटेस्टिंग एक बहुमूल्य टूल है जो अधिकतर ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म में उपलब्ध है। इन-नमूना और नमूना परीक्षण के लिए प्रदान करने के लिए कई सेटों में ऐतिहासिक डेटा को बांटने के लिए व्यापारिक विचार और व्यवस्था का मूल्यांकन करने के लिए व्यापारियों को व्यावहारिक और कुशल साधन प्रदान कर सकते हैं। चूंकि अधिकांश व्यापारियों को बैकटेस्टिंग में ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकों को काम करना पड़ता है, इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि सिस्टम को इसकी वैधता निर्धारित करने के लिए साफ आंकड़ों पर मूल्यांकन करें। आगे के प्रदर्शन परीक्षण के साथ-बिना-नमूना परीक्षण को जारी रखते हुए वास्तविक नकदी को खतरे में डालते हुए बाजार में एक प्रणाली डाल करने से पहले सुरक्षा की एक और परत प्रदान करता है। नमूना और आउट-ऑफ़-नमूना बैटरस्टेस्टिंग और फॉरवर्ड प्रदर्शन परीक्षण के बीच सकारात्मक परिणाम और अच्छे संबंध की संभाव्यता बढ़ जाती है जो कि सिस्टम वास्तविक व्यापार में अच्छी तरह से प्रदर्शन करेगा। (तकनीकी विश्लेषण पर एक विस्तृत अवलोकन के लिए। तकनीकी विश्लेषण देखें: परिचय।) नोटिस: आईडीआरई सांख्यिकी परामर्श समूह वेबसाइट को वर्डप्रेस सीएमएस से माइग्रेट करेगा फरवरी में रखरखाव और नई सामग्री के निर्माण के लिए। हमारे कुछ पुराने पृष्ठों को हटा दिया जाएगा या संग्रहीत किया जाएगा ताकि वे अब बनाए रखा नहीं जा सकें। हम रीडायरेक्ट बनाए रखने का प्रयास करेंगे ताकि पुरानी यूआरएल हम जितनी अच्छी तरह काम कर सकें उतना काम जारी रहेगा। डिजिटल रिसर्च और एजुकेशन फॉर डिजिटल रिसर्च एंड एजुकेशन में आपका स्वागत है स्टेट काउंसिल के साथ रिटाग्रेशन देकर स्टेट कंसल्टिंग ग्रुप को सहायता दें अध्याय 3- कथन के साथ प्रतिगमन अध्याय अधोरेखण 3.0 विशिष्ट प्रतिबन्धों के साथ प्रतिगमन 3.1 एक 01 चर 3.2 के साथ प्रतिगमन 12 चर के साथ प्रतिगमन 3.3 प्रतिगमन के साथ एक 123 चर 3.4 एकाधिक स्पष्ट पूर्वानुमान वाले 3.5 के साथ प्रतिगमन 3.5 इंटरैक्शन के साथ स्पष्ट भविष्यवक्ता 3.6 निरंतर और विशिष्ट वैरिएबल 3.7 01 निरपेक्ष और निरपेक्ष चर के इंटरएक्टिव 3. निरंतर और विशिष्ट चर, 123 चर के साथ बातचीत 3. 9 सारांश 3.10 आत्म मूल्यांकन 3.11 अधिक जानकारी के लिए कृपया ध्यान दें: यह पृष्ठ प्रोग्राम xi3 का उपयोग करता है जो अब और बनाए रखा नहीं गया है और हमारे अभिलेखागार से है Xi3 के सन्दर्भ इस पृष्ठ पर छोड़ दिए जाएंगे क्योंकि वे स्पष्ट रूप से कोडिंग विशिष्ट चर के विशिष्ट सिद्धांतों को स्पष्ट करते हैं। पिछले दो अध्यायों में, हमने निरंतर चर का उपयोग करके प्रतिगमन विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित किया है। हालांकि, प्रतिगमन विश्लेषण में स्पष्ट भविष्यवाणियों को शामिल करना संभव है, लेकिन परिणामों को ठीक से व्याख्या करते हुए विश्लेषण और अतिरिक्त कार्य करने में कुछ अतिरिक्त काम की आवश्यकता होती है। इस अध्याय में यह स्पष्ट होगा कि आप अपने विश्लेषण में स्पष्ट पूर्वानुमानियों को शामिल करने के लिए स्टेटा का उपयोग कैसे कर सकते हैं और इस तरह के विश्लेषण के परिणामों की व्याख्या कैसे करें। स्ताटा में कुछ महान उपकरण हैं जो वास्तव में आपके प्रतिगमन विश्लेषण में स्पष्ट चर को शामिल करने की प्रक्रिया को कम करते हैं, और हम इन टाइव्वेज टूल्स के उपयोग पर जोर देंगे। यह अध्याय elemapi2 डेटा का उपयोग करेगा जो आपने पहले अध्यायों में देखा है। हम चार चर APi00 पर ध्यान केंद्रित करेंगे। कुछ yrrnd और mealcat जो भोजन लेता है और इसे 3 श्रेणियों में विभाजित करता है इन चर पर एक त्वरित नज़र आती है चर एपीआई 200 स्कूलों के प्रदर्शन का एक उपाय है। नीचे हम एपीआई 00 के लिए कोडबुक की जानकारी देख रहे हैं चर somecol एक निरंतर परिवर्तनशील है जो स्कूल में माता-पिता के प्रतिशत को मापता है जो कि कॉलेज में भाग लेते हैं, और कोडेबुक जानकारी नीचे दिखाई गई है। चर yrrnd एक निश्चित वैरिएबल है जिसे कोडित किया गया है 0 अगर स्कूल वर्ष दौर नहीं है, और 1 वर्ष के दौर में, नीचे देखें। वेरिएबल भोजन उन छात्रों का प्रतिशत है, जो राज्य प्रायोजित मुक्त भोजन प्राप्त कर रहे हैं और गरीबी का संकेतक के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। यह चर श्रेणीबद्ध बनाने के लिए 3 श्रेणियों (समान आकार के आकार के समूहों को बनाने के लिए) में विभाजित किया गया था। भोजन के लिए कोडबुक जानकारी नीचे दी गई है 3.1 एक 01 चर के साथ प्रतिगमन एक प्रतिगमन विश्लेषण में एक स्पष्ट भविष्यवाणी का सबसे सरल उदाहरण एक 01 चर है, जिसे एक डमी चर भी कहा जाता है। एक डमी वैरिएबल के उदाहरण के रूप में चर yrrnd का उपयोग करें। हम एक डमी वैरिएबल को एक प्रतिलेखक के रूप में नीचे दिखाए गए अनुसार प्रतिगमन विश्लेषण में शामिल कर सकते हैं। यह सबसे पहले अजीब लग सकता है, लेकिन यह एक वैध विश्लेषण है। लेकिन इसका क्या मतलब है कि मूलभूत आधार पर वापस चलें और प्रतिगमन समीकरण लिखो जो इस मॉडल का अर्थ है। जहां विपक्ष अवरोधन (या निरंतर) है और हम चर yrrnd के गुणांक का प्रतिनिधित्व करने के लिए बायर्रैंड का उपयोग करते हैं। प्रतिगमन समीकरण से मूल्यों को भरना, हमें मिल जाता है यदि कोई स्कूल एक वर्षीय स्कूल नहीं है (यानी यर्र 0 है) तो प्रतिगमन समीकरण सरल होगा यदि कोई स्कूल एक वर्षीय विद्यालय है, तो प्रतिगमन समीकरण सरल होगा हम नीचे दिखाए गए अनुसार स्कैटर कमांड का उपयोग करके देखे गए मूल्यों और पूर्वानुमानित मानों को ग्राफ़ कर सकते हैं। हालांकि यृत में केवल 2 मान हैं, फिर भी हम एक रिग्रेस लाइन को ड्रॉ कर सकते हैं जो कि yrrnd और api00 के बीच का संबंध दिखा रहा है। उपर्युक्त परिणामों के आधार पर, हम देखते हैं कि गैर-वर्षीय विद्यालयों के लिए अनुमानित मूल्य 684.539 है और वर्षीय विद्यालयों के लिए पूर्वानुमानित मूल्य 524.032 है, और रेखा का ढलान नकारात्मक है, जो समझ में आता है क्योंकि yrrnd के लिए गुणांक नकारात्मक (-160.5064) चलिए इस अनुमानित मानों को वर्षीय और गैर-वर्षीय स्कूलों के लिए औसत एपीआईएंड स्कोर से तुलना करते हैं। जैसा कि आप देख रहे हैं, प्रतिगमन समीकरण का अनुमान है कि एपीआईएंड का मान मतलब मूल्य होगा, इस बात पर निर्भर करता है कि क्या एक स्कूल एक साल का दौर स्कूल या गैर-वर्षीय स्कूल है। ये भविष्यवाणिक मूल्यों को वापस प्रतिगमन समीकरण से संबंधित बताते हैं। गैर-वर्षीय विद्यालयों के लिए, उनका मतलब इंटरसेप्ट (684.539) के समान है। वर्ष भर के स्कूलों का मतलब पाने के लिए हमें जरूरी गुणांक जोड़ना पड़ता है, अर्थात हमें 560.06 9 6 को जोड़ने की जरूरत है, गैर वर्षीय स्कूलों के लिए इसका मतलब। दूसरे शब्दों में, बैर्रेंड वर्षीय स्कूलों के लिए औसत एपीआईएंड स्कोर है, गैर वर्षीय स्कूलों के लिए औसत एपीआईएंड स्कोर, अर्थात अर्थ (वर्षीय) - मतलब (गैर वर्षीय दौर)। यह नोट करने के लिए आश्चर्य की बात हो सकती है कि एक एकल डमी वैरिएबल के साथ प्रतिगमन विश्लेषण गैर-वर्षीय स्कूलों के साथ वर्षीय विद्यालयों के लिए औसत एपीआईएंड की तुलना करते हुए एक टी-टेस्ट के समान है (नीचे देखें)। आप देख सकते हैं कि नीचे दिया गया टी मान, ऊपर की प्रतिगमन में yrrnd के लिए t मान के समान है इसका कारण यह है कि ग्यारह वर्ष के दौर और गैर वर्ष के दौरों की तुलना करता है (चूंकि गुणांक का मतलब (वर्ष दौर) - मैन (गैर वर्षीय दौर) है। चूंकि टी-टेस्ट एक एनोवा करने के समान है हम उसी परिणाम को anova कमांड का उपयोग करके भी प्राप्त कर सकते हैं। यदि हम टेस्ट-टी से टी-वेल्यू को स्क्वायर करते हैं, तो हम एनोवा से एफ-वैल्यू के समान मूल्य प्राप्त करते हैं। 3.2 एक 12 वैरिएबल के साथ प्रतिगमन एक स्पष्ट भविष्यवक्ता चर को एक प्रतिगमन मॉडल में इस्तेमाल करने के लिए 01 को कोडित नहीं करना होगा। डमी वैरिएबल के साथ मॉडल से परिणामों को समझना और समझना आसान है, लेकिन एक बारंबारता वाले कोडित 12 उपज से परिणाम मूलतः एक ही परिणाम है। चले गए yrrnd yrrnd2 की एक प्रतिलिपि बनाने के लिए yrrnd2 कहा जाता है जो कि कोडित 12, 1 वर्षीय दौर और 2 वर्षीय दौर है। हमें yrrnd2 से api00 का अनुमान लगाकर एक प्रतिगमन करना चाहिए। ध्यान दें कि yrrnd के गुणांक yrrnd2 के समान है। तो, आप देख सकते हैं कि यदि आप कोड को 01 या 12 के रूप में लिखते हैं, तो प्रतिगमन गुणांक उसी के समान काम करता है हालांकि अवरोधन (विपक्ष) थोड़ा कम सहज ज्ञान युक्त है जब हम yrrnd इस्तेमाल किया। अवरोध गैर वर्ष दौर के लिए मतलब था Yrrnd2 का उपयोग करते समय अवरोधन गैर साल के दौर के लिए औसत बायरबर्ड 2 है। यानी 684.539 - (-160.506) 845.045 ध्यान दें कि आप 01 या 12 कोडिंग का उपयोग कर सकते हैं और गुणांक के परिणाम उसी से निकलते हैं, लेकिन प्रतिगमन समीकरण में निरंतर की व्याख्या अलग-अलग है 01 कोडिंग के अनुमानों की व्याख्या करना अक्सर आसान होता है। संक्षेप में, ये परिणाम इंगित करते हैं कि स्कूल के प्रकार के आधार पर स्कूलों के लिए एपीआईएंड स्कोर काफी अलग हैं, वर्षीय स्कूल बनाम गैर-वर्षीय दौर विद्यालय। गैर-वर्षीय स्कूलों में सालाना स्कूलों की तुलना में काफी अधिक एपीआई स्कोर हैं। प्रतिगमन के परिणामों के आधार पर, गैर-वर्षीय विद्यालयों के पास अंक हैं जो वर्षीय स्कूलों से 160.5 अंक अधिक है। 3.3 एक 123 चर के साथ प्रतिगमन 3.3.1 मैन्युअल रूप से डमी वैरिएबल बनाना, कहना है कि हम गरीबी और एपीआई की मात्रा के बीच के रिश्ते की जांच करना चाहते हैं। हमारे पास गरीबी का कोई उपाय नहीं है, लेकिन गरीबी के एक उपाय के लिए हम एक प्रॉक्सी के रूप में खाना पकाने का उपयोग कर सकते हैं। नीचे हम तीन श्रेणियों के मूल्यों को दिखाने वाले भोजनकैकेट के लिए कोडबुक जानकारी दोहराते हैं। आप इस तरह से एक प्रतिगमन में खाना पकाने सहित प्रयास करने के लिए परीक्षा हो सकती है लेकिन यह एपीआईएक्स के साथ मिलनसार के रेखीय प्रभाव को देख रहा है लेकिन खाना पकाने अंतराल चर नहीं है इसके बजाय, आप वेरिएबल को कोडित करना चाहते हैं ताकि तीन स्तरों से संबंधित सभी जानकारी का हिसाब हो। आप इस तरह डमी कोड भोजन कर सकते हैं। अब हमने खाना खाकर 1 बनाया है जो 1 है अगर मनीकैट 1 है और 0 अन्यथा है। इसी तरह, अगर भोजन 2 है, और 0 अन्यथा और इसी तरह mealcat3 बनाया गया था तो mealcat2 1 है बनाया गया था। हम इसे नीचे देख सकते हैं अब हम प्रतिगामी विश्लेषण में इनमें से दो डमी वैरिएबल्स (मनेकाट 2 और मीनलैट 3) का उपयोग कर सकते हैं। हम नीचे दिए गए अनुसार कमांड के प्रयोग से तीन समूहों में समग्र मतभेदों का परीक्षण कर सकते हैं। इससे पता चलता है कि तीन समूहों में समग्र मतभेद महत्वपूर्ण हैं। गुणांक की व्याख्या बहुत ज्यादा है जैसे द्विआधारी चर के लिए समूह 1 छोड़ दिया गया समूह है, इसलिए विपक्ष ग्रुप 1 के लिए मतलब है। भोजनकैक्ट 2 के लिए गुणांक समूह 2 के लिए शून्य से छोड़े गए समूह (समूह 1) का मतलब है। और mealcat3 के गुणांक समूह 3 का मतलब समूह 1 का मतलब है। आप समूहों के माध्यम से गुणांक की तुलना करके इसकी पुष्टि कर सकते हैं। इन परिणामों के आधार पर, हम कह सकते हैं कि तीन समूह अपने api00 स्कोर में भिन्न हैं, और विशेष रूप से समूह 2 में समूह 1 में काफी भिन्नता है (क्योंकि भोजनकैप 2 महत्वपूर्ण था) और समूह 3 समूह 1 से बहुत अलग है (क्योंकि भोजनकैप 3 महत्वपूर्ण था)। 3.3.2 xi कमांड का इस्तेमाल करना हम सूचक चर का निर्माण करने के लिए एक्सआई कमांड का इस्तेमाल कर सकते हैं और सभी एक कमांड में प्रतिगमन को चला सकते हैं, जैसा कि नीचे दिखाया गया है। जब हम एक्सआई का इस्तेमाल करते हैं और मॉडल में i. mealcat शब्द शामिल करते हैं, तो स्ताटा इमेलाकैट 2 और इमियालैक 3 को बनाये जाते हैं जो कि डैमी वैरिएबल हैं, जैसे कि वेटरकैट 2 और जेनेटकैट 3 जो हमने पहले बनाया था। वहाँ वास्तव में mealcat2 और Imealcat2 में कोई अंतर नहीं है जैसा कि आप देख सकते हैं, परिणाम पहले के विश्लेषण के समान हैं अगर हम भोजन के समग्र प्रभाव का परीक्षण करना चाहते हैं तो हम नीचे दिए गए परीक्षण कमांड का उपयोग करते हैं, जो हमें उसी परिणाम भी दिखाता है, जैसा कि हम डमी चर का उपयोग कर पाते हैं mealcat2 और mealcat3 ध्यान दें कि यदि आप यह स्टाटा संस्करण 6 में कर रहे हैं तो इन्हें इमीअलकैट 2 और इमियालैक 3 के बजाय इमीलक 2 और इमियाल 3 नाम दिया जाएगा। स्ताटा 7 में सुधारों में से एक यह है कि चर नाम 8 वर्णों से अधिक लंबा हो सकता है, इसलिए xi कमांड द्वारा बनाए गए चर के नाम संस्करण 6 की तुलना में समझना आसान होते हैं। इस बिंदु से आगे, हम वेरिएबल नामों का उपयोग करेंगे संस्करण 7 में बनाया जाएगा। क्या होगा अगर हम एक अलग समूह को संदर्भ समूह बनना चाहते हैं। अगर हम टैब्लेट के जरिए डमी वैरिएबल बनाते हैं उत्पन्न करें () तो हम आसानी से चुन सकते हैं कि कौन सी चर के छोड़े गए समूह होंगे, उदाहरण के लिए, समूह 3 को छोड़ने देता है। समूह 3 के साथ छोड़ा गया, निरंतर अब समूह 3 का मतलब है और mealcat1 समूह 1-समूह 3 और mealcat2 समूह 2-समूह 3 है । हम देखते हैं कि ये दोनों गुणांक महत्वपूर्ण हैं, यह दर्शाता है कि समूह 1 समूह 3 और समूह 2 से काफी अलग है समूह 3 से काफी अलग है। जब हम xi कमांड का उपयोग करते हैं, तो हम कैसे चुन सकते हैं कि छोड़े गए समूह कौन सा समूह डिफ़ॉल्ट रूप से, पहला समूह छोड़ा जाता है, लेकिन कहें कि हम चाहते हैं कि समूह 3 को छोड़ा जाए। हम चार कमांड के रूप में नीचे बताए अनुसार स्ताता को बता सकते हैं कि हम चाहते हैं कि वे तीसरे समूह को चर खाने के लिए छोड़े गए समूह हो। उसके बाद, जब हम खानाबदोश का उपयोग करते हुए xi कमांड का उपयोग करते हैं तो mealcat3 समूह को छोड़ा जाएगा। यदि आप डेटा फ़ाइल को सहेजते हैं, तो स्ताटा भविष्य स्टाटा सत्रों के लिए यह याद रखेगा। आप तुलना कर सकते हैं और देख सकते हैं कि ये नतीजे उन लोगों के लिए समान हैं जो कि भोजनकांड 1 और मनीकैट 2 को भविष्यवाणियों के रूप में इस्तेमाल करते हैं। 3.3.3 anova कमांड का उपयोग करना हम इस विश्लेषण को anova कमांड का उपयोग करके भी कर सकते हैं। इनोवा कमांड का लाभ यह है कि यह हमें परीक्षण कमान का उपयोग करने के लिए बिना आवश्यकता के भोजन के खाने के समग्र प्रभाव का परीक्षण देता है, जैसा कि हमने रीग्रेस कमांड के साथ किया था हम मिलते-फिरते भोजन के प्रभाव का अनोवा परीक्षण देख सकते हैं, रेग्रेस कमांड से टेस्ट कमांड के समान है। हम इस पर भी एनोवा के साथ पालन कर सकते हैं, फिर से वापसी कर सकते हैं और उन पैरामीटर अनुमानों की तुलना कर सकते हैं जो हमने पहले किया था। नोट: पैरामीटर का अनुमान इसी प्रकार से होता है क्योंकि दोस्ती में उसी प्रकार कोडित किया जाता है, जिसमें दोपहर का पिछला वर्ग (श्रेणी 3) छोड़ा जा रहा है। जब आप रीग्रेस कमांड का उपयोग करते हैं तो आप किस श्रेणी को छोड़ी गई श्रेणी को नियंत्रित कर सकते हैं, जबकि इनोवा, रिग्रेस कमांड हमेशा पिछली श्रेणी को छोड़ देती है 3.3.4 अन्य कोडिंग योजनाएं यह आमतौर पर डमी कोडिंग का उपयोग करने के लिए बहुत सुविधाजनक है, लेकिन यह एकमात्र ऐसा कोडिंग नहीं है जिसका उपयोग किया जा सकता है। जैसा कि आपने देखा है, जब आप डमी कोडिंग का उपयोग करते हैं, तो समूह में से एक संदर्भ समूह बन जाता है और अन्य सभी समूहों की तुलना उस समूह से की जाती है। यह तुलना की सबसे दिलचस्प सेट नहीं हो सकता है। कहते हैं कि आप समूह 2 और 3 के साथ समूह 1 की तुलना करना चाहते हैं, और दूसरी तुलना समूह 2 के साथ समूह 2 की तुलना करना है। आपको एक कोडिंग योजना तैयार करने की आवश्यकता है जो इन 2 तुलना करता है। हम एक स्टेटा प्रोग्राम, xi3 का उपयोग करके यह वर्णन करेंगे। (xi का एक बढ़ाया संस्करण) जो आपको ऐसी तुलनाओं (साथ ही कई अन्य आम तुलना के लिए) की आवश्यकता होती है वेरिएबल्स बनाएंगे। हमने जिन तुलना की व्याख्या की है (2 और 3 के साथ समूह 1 की तुलना करना, और फिर समूहों 2 और 3 की तुलना करना) हेलमर्ट तुलना के अनुरूप है (अधिक विवरण के लिए अध्याय 5 देखें) हम एच का उपयोग करें उपसर्ग (बजाय i। उपसर्ग के बजाय) यह इंगित करने के लिए कि हम चरम खाने वाले कूल्हे पर हेलमर्ट की तुलना करना चाहते हैं। अन्यथा, आप देखते हैं कि xi3 बहुत ही xi कमांड की तरह काम करता है यदि आप पैरामीटर के अनुमानों की तुलना करें (नीचे देखें) आप यह सत्यापित कर सकते हैं कि इमियालकाट 1 के लिए गुणांक समूह 1 का मतलब समूह 2 और 3 (805.71756 - (639.39394 504.37956) 2 233.83081) का मतलब है और इमियालकाट 2 के लिए गुणांक समूह 2 ऋण समूह 3 (639.39 - 504.37 135.01) का मतलब है। इन तुलना दोनों महत्वपूर्ण हैं, यह दर्शाता है कि ग्रुप 1 समूहों 2 और 3 से काफी अलग है, और समूह 2 समूह 3 से काफी अलग है। और विपक्ष का मूल्य तीन समूहों के साधनों का औसत नहीं है। Xi3 द्वारा प्रदान की गई कोडिंग योजना का उपयोग करना हम डमी कोडिंग द्वारा प्रदान की गई तुलना में शायद अधिक दिलचस्प परीक्षण करने में सक्षम थे। Xi3 प्रोग्राम अन्य कोडिंग योजनाओं के साथ-साथ कस्टम कोडिंग योजनाओं के अनुसार चर बना सकता है, अधिक जानकारी के लिए सहायता xi3 और अध्याय 5 देखें। 3.4 दो स्पष्ट भविष्यवाणियों के साथ प्रतिगमन 3.4.1 एक्सआई: कमांड का इस्तेमाल करना पहले हम एपीआईएंड का अनुमान लगाने के लिए यर्रेंड का इस्तेमाल कर रहे थे और हमने एक्सआईएंड का इस्तेमाल करते हुए भी जेनेटक पर विचार किया है हम एक ही मॉडल में एक साथ yrrnd और खाना पकाने दोनों को शामिल कर सकते हैं। हम टेस्ट कमांड के साथ मिलन के समग्र प्रभाव का परीक्षण कर सकते हैं, जो महत्वपूर्ण है। क्योंकि इस मॉडल में केवल मुख्य प्रभाव (कोई इंटरैक्शन नहीं) है, आप बिर्रेंड को वर्ष दौर और गैर-वर्षीय दौर समूह के बीच अंतर के रूप में व्याख्या कर सकते हैं। इमियालकाट 1 के लिए गुणांक (जिसे हम बिमैलाकैट 1 कहते हैं) भोजन कैटेट 1 और मनीकैट 3 और बिमैलाकैट 2 में अंतर है जैसा कि भोजन कैटेट 2 और मनीकैट 3 के बीच अंतर है। सतह के नीचे खिसकाएं और देखें कि गुणांक कैसे भविष्यवाणी किए गए मानों से संबंधित हैं। आउटलैंड और फूड कंट्रीज द्वारा गठित कोशिकाओं को देखने और सेल 1 से सेल 6 तक की कोशिकाओं को देखने की सुविधा देता है। खाने के लिए सम्मान के साथ समूह के भोजनकैक्ट 3 संदर्भ श्रेणी है, और yrrnd yrrnd के संदर्भ में संदर्भ श्रेणी है। नतीजतन, सेल 3 संदर्भ कक्ष है। स्थिर इस सेल के लिए भविष्यवाणी मूल्य है। Yrrnd के लिए गुणांक सेल 3 और सेल 6 के बीच का अंतर है। चूंकि इस मॉडल के मुख्य प्रभाव हैं, यह सेल 2 और सेल 5 या सेल 1 और सेल 4 के बीच का अंतर भी है। दूसरे शब्दों में, बिर्रेंड वह राशि है जिसे आप अनुमानित मूल्य में जोड़ते हैं जब आप गैर-वर्ष दौर से लेकर वर्ष के दौर तक जाते हैं इमियालैक 1 के लिए गुणांक सेल 1 और सेल 3 के बीच अनुमानित अंतर है। चूंकि इस मॉडल के मुख्य प्रभाव हैं, इसलिए यह सेल 4 और सेल 6 के बीच पूर्वानुमानित अंतर भी है। इसी तरह, BImealcat2 को सेल 2 और सेल 3 के बीच पूर्वानुमानित अंतर है, और सेल 5 और सेल 6 के बीच पूर्वानुमानित अंतर भी है। अतः, गुणांकों के संदर्भ में, अनुमानित मान, हमें ध्यान देना चाहिए कि यदि आप प्रत्येक कक्ष के लिए पूर्वानुमानित मानों की गणना करते हैं, तो वे 6 कोशिकाओं के साधनों से बिल्कुल मेल नहीं खाते। अनुमानित साधन कोशिकाओं में मनाया गया साधनों के करीब होगा, लेकिन बिल्कुल नहीं। इसका कारण यह है कि हमारे मॉडल में केवल मुख्य प्रभाव है और यह मानता है कि सेल 1 और सेल 4 के बीच का अंतर बिल्कुल कोशिकाओं 2 और 5 के बीच के अंतर के समान है, जो कि कोशिकाओं 3 और 6 के बीच अंतर के समान है। चूंकि मनाया गया मूल्य इस का पालन न करें पैटर्न, भविष्यवाणी साधनों और मनाया गया साधनों के बीच कुछ विसंगति है। 3.4.2 इनोवा कमांड का प्रयोग हम केवल मुख्य प्रभावों के साथ anova आदेश का उपयोग करके एक ही विश्लेषण चला सकते हैं ध्यान दें कि हमें वही जानकारी मिलती है जो हम xi से करते हैं। वापसी आदेश, परीक्षण आदेश के बाद। Anova कमांड स्वचालित रूप से परीक्षण आदेश द्वारा प्रदान की गई जानकारी प्रदान करता है। अगर हम चाहें, तो हम यह करने के बाद ही पैरामीटर अनुमानों का अनुरोध भी कर सकते हैं। एनोवा पिछले एनोवा मॉडल से पैरामीटर अनुमान प्रदर्शित करेगा। हालांकि, एनोवा कमांड उसके निर्धारण में कठोर है कि किस समूह को छोड़ दिया गया समूह होगा और आखिरी समूह को गिरा दिया जाएगा। चूंकि यह कोडन से अलग है, जो हम उपरोक्त प्रतिगमन के आदेशों में इस्तेमाल करते हैं, इसलिए यह एंवाओ आदेश से पैरामीटर अनुमान ऊपर दिए गए रिगरेशन कमांड से अलग होगा। संक्षेप में, इन परिणामों से पता चलता है कि वर्ष दौर और गैर-वर्षीय स्कूलों के बीच मतभेद महत्वपूर्ण हैं, और तीन खानपान समूहों में अंतर महत्वपूर्ण हैं। 3.5 इंटरैक्शन के साथ कंट्रिक्शनल पिक्चिक्टर हम एक ही विश्लेषण करते हैं जो हमने ऊपर किया था, इस बार में yrrnd द्वारा खाना पकाने का इंटरैक्शन शामिल करने देता है। Xi का उपयोग करते समय एक इंटरैक्शन टर्म को शामिल करना आसान है, जैसा कि नीचे दिखाया गया है हम परीक्षण कमांड के साथ समग्र संपर्क की जांच कर सकते हैं। यह इंटरैक्शन प्रभाव महत्वपूर्ण नहीं है यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि इन इंटरएक्शन शब्दों की उपस्थिति में गुणांकों का अर्थ कैसे बदल जाता है। उदाहरण के लिए, पूर्व मॉडल में, केवल मुख्य प्रभावों के साथ, हम वर्ष के दौर और गैर साल के स्कूलों के बीच अंतर के रूप में ब्री्रंड की व्याख्या कर सकते थे। हालांकि, अब हमने इंटरैक्शन टर्म को जोड़ लिया है, शब्द बायर्रंड सेल 3 और सेल 6 के बीच के अंतर का प्रतिनिधित्व करते हैं, या वर्ष दौर और गैर-वर्षीय स्कूलों के बीच का अंतर होता है जब खाना खातिर 3 (क्योंकि बेनेफेट 3 छोड़े गए समूह थे)। एक बातचीत की उपस्थिति यह दर्शाती है कि वर्ष दौर और गैर-वर्षीय स्कूलों में अंतर भोजन के स्तर पर निर्भर करता है। इंटरेक्शन शब्द बायमीएक्सिरन 1 और बिमाएक्साइरन 2, उस सीमा को दर्शाता है, जो साल के दौर के दौर के दौर के दौर के स्कूलों में बदलते हैं, जब खाना बनता है 1 और जब भोजन कैट 2 (संदर्भ ग्रुप के साथ तुलना में, डैरनेट 3)। उदाहरण के लिए शब्द BImeaXyrrn1 भोजन के लिए वर्ष के दौर और गैर-वर्षीय दौर के बीच अंतर का प्रतिनिधित्व करता है, बनाम भोजन के लिए अंतर 3। दूसरे शब्दों में, इस डिजाइन में BImeaXyrrn1 (सेल 1-सेल 4) - (सेल 3-सेल 6) है, या यह दर्शाता है कि जेनरेट के प्रभाव में कितना खाना खाने और भोजन के बीच अंतर है। नीचे मॉडल में गुणांक के मामले में हमने छह कोशिकाओं के लिए अनुमानित मान दिखाए हैं। यदि आप इसकी मुख्य प्रभाव मॉडल से तुलना करते हैं, तो आप देखेंगे कि अनुमानित मान समान हैं IeaXyrrn1 (सेल 4 में) और इमीएक्सायर 2 (सेल 5 में) के अलावा। यदि आप विशिष्ट तुलना करना चाहते हैं तो इन इंटरएक्शन शर्तों को समझने में बहुत मुश्किल हो सकती है। उदाहरण के लिए, यदि आप जरदारी के सरल मुख्य प्रभाव का परीक्षण करने के लिए चाहते हैं, तो सेल 1 के साथ सेल 1 की तुलना करें, तो आप विराम की तुलना BImealcat1 बनाम विपक्ष बी यारंड BImealcat1 BImeaXyrrn1 करना चाहते हैं और जब से विपक्ष और इमियालैक 1 बाहर निकल जाएंगे, हम परीक्षण करेंगे यह परीक्षण महत्वपूर्ण है, यह इंगित करता है कि यर्र्ड का प्रभाव भोजन के लिए 1 समूह महत्वपूर्ण है। जैसा कि हम देखेंगे, ऐसे परीक्षण अधिक आसानी से एनोवा के माध्यम से किए जा सकते हैं। 3.5.2 ऐनोवा का प्रयोग इनओएडी आदेश का उपयोग करते समय इन इंटरैक्शन का निर्माण कुछ हद तक आसान हो सकता है। जैसा कि आप नीचे देख रहे हैं, एनोवा कमांड हमें पूरे मुख्य प्रभावों और इंटरैक्शन की परीक्षा देता है, बिना बाद के टेस्ट कमानों को करने की आवश्यकता है एसएमई कमांड का इस्तेमाल करते हुए सरल मुख्य प्रभावों का परीक्षण करना आसान है। आप स्टेटा के भीतर findit sme टाइप कर देख सकते हैं (देखें कि मैं प्रोग्राम को खोजने के लिए कैसे खोजी कमांड का उपयोग कर सकता हूं और खोज के उपयोग के बारे में अधिक जानकारी के लिए अतिरिक्त सहायता प्राप्त कर सकता हूं)। अब हम प्रत्येक स्तर के भोजन के लिए यर्रेंड के साधारण मुख्य प्रभावों का परीक्षण कर सकते हैं। एसएमई के परिणाम हमें भोजन के 3 स्तरों के प्रत्येक स्तर पर yrrnd का प्रभाव दिखाते हैं। हम यह देख सकते हैं कि भोजन कंटेंट 1 की तुलना टेस्ट कथन का उपयोग करते हुए हमने की गई गणना से की है, हालांकि, एसएई कमांड का उपयोग करते हुए यह बहुत आसान और कम त्रुटि थी। यद्यपि इस खंड ने ध्यान दिया है कि इंटरैक्शन से जुड़े विश्लेषणों को कैसे संभालना है, ये विशेष परिणाम इंटरैक्शन का कोई संकेत नहीं दिखाते हैं। हम भविष्य के विश्लेषण से बातचीत के नियमों को छोड़ने का निर्णय ले सकते हैं, जिनके संबंध में कोई महत्त्वपूर्ण उल्लेख नहीं किया गया है। यह भविष्य के विश्लेषण को सरल करता है, हालांकि इंटरैक्शन टर्म सहित पाठकों को यह सुनिश्चित करने के लिए उपयोगी हो सकता है कि इंटरैक्शन टर्म असंगत है। 3.6 निरंतर और विशिष्ट वैरिएबल 3.6.1 पुनःगमन का प्रयोग करना कहें कि हम एक विश्लेषण में निरंतर और स्पष्ट दोनों चर का विश्लेषण करना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, एक ही विश्लेषण में yrrnd और somecol शामिल करें। भविष्यवाणी कमान का उपयोग करके हम अनुमानित मान बना सकते हैं। Somecol द्वारा अनुमानित मानों को ग्राफ़ देता है। Somecol के लिए गुणांक इंगित करता है कि कुछ यूनिट के लिए एपीआईएंड स्कोर में कुछ वृद्धि 2.23 इकाइयों की वृद्धि करने के लिए अनुमानित है। This is the slope of the lines shown in the above graph. The graph has two lines, one for the year round schools and one for the non-year round schools. The coefficient for yrrnd is -149.16, indicating that as yrrnd increases by 1 unit, the api00 score is expected to decrease by about 149 units. As you can see in the graph, the top line is about 150 units higher than the lower line. You can see that the intercept is 637 and that is where the upper line crosses the Y axis when X is 0. The lower line crosses the line about 150 units lower at about 487. 3.6.2 Using anova We can run this analysis using the anova command. The anova command assumes that the variables are categorical, thus, we need to use the continuous() option (which can be abbreviated as cont() ) to specify that somecol is a continuous variable. If we square the t-values from the regress command (above), we would find that they match those of the anova command. 3.7 Interactions of Continuous by 01 Categorical variables Above we showed an analysis that looked at the relationship between somecol and api00 and also included yrrnd . We saw that this produced a graph where we saw the relationship between somecol and api00 but there were two regression lines, one higher than the other but with equal slope. Such a model assumed that the slope was the same for the two groups. Perhaps the slope might be different for these groups. Lets run the regressions separately for these two groups beginning with the non-year round schools. Likewise, lets look at the year round schools. Note that the slope of the regression line looks much steeper for the year round schools than for the non-year round schools. This is confirmed by the regression equations that show the slope for the year round schools to be higher (7.4) than non-year round schools (1.3). We can compare these to see if these are significantly different from each other by including the interaction of somecol by yrrnd . an interaction of a continuous variable by a categorical variable. 3.7.1 Computing interactions manually We will start by manually computing the interaction of somecol by yrrnd . Lets start fresh and use the elemapi2 data file using the , clear option to clear out any variables we have previously created. Next, lets make a variable that is the interaction of some college ( somecol ) and year round schools ( yrrnd ) called yrXsome . We can now run the regression that tests whether the coefficient for somecol is significantly different for year round schools and non-year round schools. Indeed, the yrXsome interaction effect is significant. We can make a graph showing the regression lines for the two types of schools showing how different their regression lines are. We first create the predicted value, we call it yhata . Then, we create separate variables for the two types of schools which will be called yhata0 for non-year round schools and yhata1 for year round schools. We can then graph the predicted values for the two types of schools by somecol . You can see how the two lines have quite different slopes, consistent with the fact that the yrXsome interaction was significant. The c(ll) option indicates that yhata0 should be connected with a line, and yhata1 should be connected with dashed lines (because we included after the l ). If we had used l. it would have made a dotted line. The options to make dashed and dotted lines are new to Stata 7 and you can find more information via help grsym . We can replot the same graph including the data points. The graph above used the same kind of dots for the data points for both types of schools. Lets make separate variables for the api00 scores for the two types of schools called api000 for the non-year round schools and api001 for the year round schools. We can then make the same graph as above except show the points differently for the two types of schools. Below we use small circles for the non-year round schools, and triangles for the year round schools. Lets quickly run the regressions again where we performed separate regressions for the two groups Now, lets show the regression for both types of schools with the interaction term. Note that the coefficient for somecol in the combined analysis is the same as the coefficient for somecol for the non-year round schools This is because non-year round schools are the reference group. Then, the coefficient for the yrXsome interaction in the combined analysis is the Bsomecol for the year round schools (7.4) minus Bsomecol for the non year round schools (1.41) yielding 5.99. This interaction is the difference in the slopes of somecol for the two types of schools, and this is why this is useful for testing whether the regression lines for the two types of schools are equal. If the two types of schools had the same regression coefficient for somecol . then the coefficient for the yrXsome interaction would be 0. In this case, the difference is significant, indicating that the regression lines are significantly different. So, if we look at the graph of the two regression lines we can see the difference in the slopes of the regression lines (see graph below). Indeed, we can see that the non-year round schools (the solid line) have a smaller slope (1.4) than the slope for the year round schools (7.4). The difference between these slopes is 5.99, the coefficient for yrXsome . 3.7.2 Computing interactions with xi We can use the xi command for doing this kind of analysis as well. Lets start fresh and use the elemapi2 file. We can run a model just like the model we showed above using the xi command. You can compare the results to those above and see that we get the exact same results. The i. yrrndsomecol term creates 3 terms, somecol . Iyrrnd2 an indicator variable for yrrnd representing whether the school is year round and the variable IyrXsome 2 representing the interaction of yrrnd by somecol . As we did above, we can create predicted values and create graphs showing the regression lines for the two types of schools. We omit showing these commands. 3.7.3 Computing interactions with anova We can also run a model just like the model we showed above using the anova command. We include the terms yrrnd somecol and the interaction yrrnrsomecol As we illustrated above, we can compute the predicted values using the predict command and graph the separate regression lines. These commands are omitted. In this section we found that the relationship between somecol and api00 depended on whether the school is a year round school or a non-year round school. For the year round schools, the relationship between somecol and api00 was significantly stronger than for non-year round schools. In general, this type of analysis allows you to test whether the strength of the relationship between two continuous variables varies based on the categorical variable. 3.8 Continuous and Categorical variables, interaction with 123 variable The prior examples showed how to do regressions with a continuous variable and a categorical variable that has 2 levels. These examples will extend this further by using a categorical variable with 3 levels, mealcat . We can use the xi command to run a model with somecol . mealcat and the interaction of these two variables. The interaction now has two terms ( ImeaXsome 2 and ImeaXsome 3 ). To get an overall test of this interaction, we can use the test command. These results indicate that the overall interaction is indeed significant. This means that the regression lines from the 3 groups differ significantly. As we have done before, lets compute the predicted values and make a graph of the predicted values so we can see how the regression lines differ. Since we had three groups, we get three regression lines, one for each category of mealcat . The solid line is for group 1, the dashed line for group 2, and the dotted line is for group 3. Group 1 was the omitted group, therefore the slope of the line for group 1 is the coefficient for somecol which is -.94. Indeed, this line has a downward slope. If we add the coefficient for somecol to the coefficient for ImeaXsome 2 we get the coefficient for group 2, i. e. 3.14 -.94 yields 2.2, the slope for group 2. Indeed, group 2 shows an upward slope. Likewise, if we add the coefficient for somecol to the coefficient for ImeaXsome 3 we get the coefficient for group 3, i. e. 2.6 -.94 yields 1.66, the slope for group 3. So, the slopes for the 3 groups are The test of the coefficient for ImeaXsome 2 tested whether the coefficient for group 2 differed from group 1, and indeed this was significant. Likewise, the test of the coefficient for ImeaXsome 3 tested whether the coefficient for group 3 differed from group 1, and indeed this was significant. What did the test of the coefficient somecol test This coefficient represents the coefficient for group 1, so this tested whether the coefficient for group 1 (-0.94) was significantly different from 0. This is probably a non-interesting test. The comparisons in the above analyses dont seem to be as interesting as comparing group 1 vs. 2 and then comparing group 2 vs. 3. These successive comparisons seem much more interesting. We can do this by making group 2 the omitted group, and then each group would be compared to group 2. As we have done before, we will use the char command to indicate that we want group 2 to be the omitted category and then rerun the regression. Now, the test of ImeaXsome 1 tests whether the coefficient for group 1 differs from group 2, and it does. Then, the test of ImeaXsome 3 tests whether the coefficient for group 3 significantly differs from group 2, and it does not. This makes sense given the graph and given the estimates of the coefficients that we have, that -.94 is significantly different from 2.2 but 2.2 is not significantly different from 1.66. 3.8.2 Using Anova We can perform the same analysis using the anova command, as shown below. The anova command gives us somewhat less flexibility since we cannot choose which group is the omitted group. Because the anova command omits the 3rd category, and the analysis we showed above omitted the second category, the parameter estimates will not be the same. You can compare the results from below with the results above and see that the parameter estimates are not the same. Because group 3 is dropped, that is the reference category and all comparisons are made with group 3. These analyses showed that the relationship between somecol and api00 varied, depending on the level of mealcat . In comparing group 1 with group 2, the coefficient for somecol was significantly different, but there was no difference in the coefficient for somecol in comparing groups 2 and 3. This covered four techniques for analyzing data with categorical variables, 1) manually constructing indicator variables, 2) creating indicator variables using the xi command, 3) coding variables using xi3 . and 4) using the anova command. Each method has its advantages and disadvantages, as described below. Manually constructing indicator variables can be very tedious and even error prone. For very simple models, it is not very difficult to create your own indicator variables, but if you have categorical variables with many levels andor interactions of categorical variables, it can be laborious to manually create indicator variables. However, the advantage is that you can have quite a bit of control over how the variables are created and the terms that are entered into the model. The xi command can really ease the creation of indicator variables, and make it easier to include interactions in your models by allowing you to include interaction terms such as i. progfemale. The xi command also gives you the flexibility to decide which category would be the omitted category (unlike the anova command). The anova command eliminates the need to create indicator variables making it easy to include variables that have lots of categories, and making it easy to create interactions by allowing you to include terms like somecolmealcat . It can be easier to perform tests of simple main effects with the anova command. However, the anova command is not flexible in letting you choose which category is the omitted category (the last category is always the omitted category). As you will see in the next chapter, the regress command includes additional options like the robust option and the cluster option that allow you to perform analyses when you dont exactly meet the assumptions of ordinary least squares regression. In such cases, the regress command offers features not available in the anova command and may be more advantageous to use. See the Stata Topics: Regression page for more information and resources on regression with categorical predictors in Stata. 3.10 Self Assessment 1. Using the elemapi2 data file ( use ats. ucla. edustatstatawebbooksregelemapi2 ) convert the variable ell into 2 categories using the following coding, 0-25 on ell becomes 0, and 26-100 on ell becomes 1. Use this recoded version of ell to predict api00 and interpret the results. 2. Convert the variable ell into 3 categories coding those scoring 0-14 on ell as 1, and those 1541 as 2 and 42100 as 3. Do an analysis predicting api00 from the ell variable converted to a 123 variable. Interpret the results. 3. Do a regression analysis predicting api00 from yrrnd and the ell variable converted to a 01 variable. Then create an interaction term and run the analysis again. Interpret the results of these analyses. 4. Do a regression analysis predicting api00 from ell coded as 01 (from question 1) and somecol . and the interaction of these two variables. Interpret the results, including showing a graph of the results. 5. Use the variable ell converted into 3 categories (from question 2) and predict api00 from ell in 3 categories, from somecol and the interaction. of these two variables. Interpret the results, including showing a graph. Click here for our answers to these self assessment questions. 3.11 For more information

Edgesforextendedlayout नेविगेशन बार dreamweaver

ड्रीमइवेर 3, आतिशबाज़ 3, और फ्लैश 4 नेविगेशन सलाखों के लिए नेविगेशन बार ओवरव्यू साइट के मुख्य भागों के बीच नेविगेट करने के लिए आपकी साइट के विज़िटर के लिए एक आसान और नेत्रहीन दिलचस्प तरीका प्रदान करता है। एक नेविगेशन पट्टी अक्सर वेब पेज के ऊपर या तरफ फैली जाती है और इसमें टेक्स्ट, इमेज या ऐनिमेशन शामिल हैं, जो बटन के रूप में प्रदर्शित होते हैं जो साइट के अन्य वर्गों या पृष्ठों से लिंक होते हैं। नेविगेशन बार निम्न प्रदान करता है: अपनी वेब साइट की सामग्री के लिए एक आसान संदर्भ आगंतुकों को अपनी साइट संरचना में कई स्तरों के माध्यम से नेविगेट करने का एक तरीका एक ब्राउज़र के लिए और अधिक सुविधाजनक, अनुकूलित विकल्प बैक और फॉरवर्ड बटन स्रोत फ़ाइलों और कोड डाउनलोड करें तीन उदाहरण: स्त्रोत फाइलों के विंडोज संस्करण डाउनलोड करें नेविगेशनबारसेंशन. जिप (128K) स्रोत फाइलों के मैकिन्टॉश संस्करण को नेविगेशनबारसेंडा.सेआ. hqx डाउनलोड करें (352k) आपको यह तय करने में सहायता करने के लिए कि किस तरह का नेविगेशन सिस्टम आपकी आवश्यकताओं के अनुरूप है नीचे दिए गए उदाहरणों को देखते हुए। मैरी बर्गर मैक्रोमीडिया में वरिष्ठ तकनीकी लेखक हैं वह मैक्रोमीडिया फ्लैश दस्तावेज़ीकरण में माहिर हैं। नेविगेशन बार, बटन, रोलओवर, जावास्क्रिप्ट, का दौरा किया लिंक, ग्राफिकल नेविगेशन बार, एनिमेटेड नेविगेशन बार, पाठ केवल नेविगेशन बार, फ्लैश 4, ड्रीमइवेर 3, आतिशबाजी 3 पहले के संस्करणों में यह ठीक से काम कर रहा है। सर्च बार स्टेटबार और नेविगेशन बार के नीचे दिखाई दे रहा है तालिकादृश्य खोज बार के नीचे दिखाई दे रहा है लेकिन जब मैं इसे Xcode 5 sdk IOS 7 पर चलाता हूं। खोज बार दिखाई नहीं देता (मुझे लगता है कि इसकी स्थिति बार और नेविगेशन बार के नीचे रखा गया है)। और नेविगेशन बार तालिका दृश्य पर दिखाई दे रहा है क्या यह आईओएस 7 स्थिर रिलीज के साथ तय हो जाएगा या यह मेरे कोडिंग की समस्या है या आईओएस के लिए वाई (वाई स्टेटुबर ऊंचाई एनएवी बार ऊंचाई) वैल्यू जोड़कर इसे संभाल करनी चाहिए I हाल ही में आईओएस में अपने एप्स का परीक्षण करने के लिए एक्सोडोड 5 डीपी डाउनलोड की है। 7. मैंने देखा और पुष्टि की पहली बात यह है कि मेरे विचारों की सीमा हमेशा स्टेटस बार और नेविगेशन बार के लिए खाते में बदलती नहीं है। ViewDidLayoutSubviews में, मैं दृश्य सीमाओं को मुद्रित करता हूं: यह मेरी सामग्री में नेविगेशन बार और स्थिति पट्टी के नीचे दिखाई देता है। मुझे पता है कि मैं मुख्य स्क्रीन की ऊँचाई प्राप्त कर ऊँचाई और नेविगेशन सलाखों की ऊँचाई घटाकर ऊँचाई के लिए खुद को खाता कर सकता हूं, लेकिन यह अनावश्यक अतिरिक्त काम की तरह लगता है किसी और को इस समस्या का अनुभव है Ive इस विशिष्ट समस्या के लिए एक समाधान मिला। नेविगेशन बारों को पारभासी संपत्ति से सेट करें: यह दृश्य नेविगेशन बार और स्थिति पट्टी के नीचे फ़्रेमयुक्त होने से ठीक कर देगा। हालांकि, जब आप नेविगेशन बार को पारभासी होने के लिए चाहते हैं तो मुझे इस केस के लिए कोई फ़िक्स नहीं मिला है उदाहरण के लिए, एक तस्वीर पूर्ण स्क्रीन देखने के लिए, मैं नेविगेशन बार पारभासी करना चाहता हूं, और उसके नीचे फ़्रेमयुक्त करने का दृश्य। यह काम करता है, लेकिन जब मैं नेविगेशन बार को दिखाने के लिए टॉगल करता हूं, तब भी मैं अजनबी के परिणाम का अनुभव करता हूं। पहली उपदृश्य (एक UIScrollView) इसकी सीमा हर जगह बदलता है। 7 अगस्त को 12:43 पर पूछा कि यदि आप स्टोरीबोर्ड (जो मैं दृढ़ता से अनुशंसा करते हैं) में काम कर रहे हैं तो यह समाधान है: आप स्टोरीबोर्ड में अपने व्यू नियंत्रक के विस्तार के किनारों को अक्षम कर सकते हैं। आपको यह प्रत्येक दृश्य नियंत्रक के लिए करना है आप स्ट्रार्टीबोर्ड में दृश्य नियंत्रक आइकन (दृश्य के नीचे उत्पादक के अलावा) और फिर विशेषताओं निरीक्षक (चित्र शो की तरह) का चयन करते हुए विस्तारित किनारों को अक्षम कर सकते हैं। यह आईओएस 6 जैसी संरेखण लाइन भी सेट करेगा। XCode 5 में एक और महान उपकरण पूर्वावलोकन है: बटलर बटन (सहायक संपादक) पर क्लिक करें और पूर्वावलोकन चुनें। वहाँ आप आईओएस 6 का चयन कर सकते हैं और देखें कि आपका स्टोरीबोर्ड डिज़ाइन आईओएस 6 पर कैसा दिखेगा। यह सिर्फ महान है: डी सावधानी बरतें: विस्तार एज को अक्षम करने पर नेविगेशन पट्टी पर काली चमक हो सकता है, जब ऐप आईओएस 7 पर पृष्ठभूमि में प्रवेश करेगा। चमक भी मल्टीटास्किंग दृश्य पर दिखाई देगी (होम बटन पर डबल प्रेस)। यह नेविगेशन बार दृश्य के पृष्ठभूमि रंग को सफेद रंग में सेट करके हल किया जा सकता है ने 27 सितंबर को 12:00 उत्तर दिया आप हमारे आगे आगे हैं हम अभी भी Xcode पर 5 ndash डेनिस 15 नवंबर 13 1:18 हाँ, यह एक स्टोरीबोर्ड परिप्रेक्ष्य से इसका समाधान है। धन्यवाद। ndash jpittman 4 फ़रवरी 14:13 1 अजीब चमक मुद्दा उल्लेख के लिए। ndash Sixten Otto 7 अप्रैल को 22:35 जैसा कि ओपी कहता है, वहां इसका सरल समाधान है जो नेविगेशन बार को अपारदर्शी बना देता है। कोड में ऐसा करने के बजाय, अपने रूट नेविगेशन पट्टी के लिए अनछुए अनछुएंट करें:

सीसी विचलन विदेशी मुद्रा

विदेशी मुद्रा व्यापार रणनीति बनाने के दौरान मैं कमोडिटी चैनल इंडेक्स (सीसीआई) का उपयोग कैसे करूं? कमोडिटी चैनल इंडेक्स का उपयोग करने के कई तरीके हैं या सीसीआई, या तो के आधार के रूप में, या एक तत्व, एक विदेशी मुद्रा व्यापार रणनीति हालांकि यह नाम स्पष्ट रूप से इंगित करता है कि सीसीआई मूल रूप से कमोडिटी वायदा कारोबार में उपयोग के लिए विकसित की गई थी, लगभग सभी अन्य तकनीकी संकेतकों की तरह, विदेशी मुद्रा व्यापारियों द्वारा सीसीआई आसानी से अपनाया गया है। सीसीआई एक थरथरानवाला है, मुख्य रूप से व्यापारियों को यह पता लगाने में मदद करता है कि जब बाजार में अधिक बिकवाली होती है या ओवरसाल्ट हो जाता है, और इस प्रकार इसकी दिशा और रिट्रेसमेंट में उत्क्रमण देखने की संभावना होती है। सीसीआई अनिवार्य रूप से मौजूदा मूल्य के बीच की गणना, मूल्य की चलती औसत और उस चलती औसत से मानक या सामान्य विचलन प्रस्तुत करता है। विदेशी मुद्रा व्यापार की रणनीति बनाने के लिए सीसीआई का सबसे सीधा उपयोग केवल तदनुसार व्यापार करना है जब सीसीआई अतिरंजित या अधिक मात्रा में बाजार की स्थितियों को इंगित करता है 100 से -100 की सीमा के बाहर किसी भी तरह की पढ़ाई, जहां सीमा के बारे में 75 बार सीसीआई पंजीकरण करता है, यह बाजार का संकेत है कि अधिक से अधिक बोझ है, इस रणनीति का इस्तेमाल करने वाले विदेशी मुद्रा व्यापारियों ने अक्सर 200 या -200 से अधिक मजबूत पढ़ाई की प्रतीक्षा की है , एक व्यापार शुरू करने से पहले व्यापारी आम तौर पर इस तरह के व्यापार को एक अनुकूल कीमत पर चल रही प्रवृत्ति में प्रवेश करने का अवसर देखते हैं। अपट्रेंडिंग मार्केट में, वे डाउनसाइड में रिट्रेसमेंट की तलाश करते हैं, और जब सीसीआई रीडिंग इंगित करता है कि बाजार अत्यंत भारी है, 200 मीटर से ज्यादा पढ़ने के साथ, वे फिर एक खरीद व्यापार में प्रवेश करते हैं, जिससे बाजार की उम्मीद होती है और इसके समग्र स्तर को फिर से शुरू हो जाता है उतार चढ़ाव और उम्मीद है कि नए ऊंचा स्तर पर जाएंगे। विदेशी मुद्रा व्यापारियों, जो मान्यता प्राप्त सहयोगी स्तरों जैसे फ़िबोनासी या धुरी बिंदुओं से ट्रेडों को बंद करने या आरंभ करने के लिए व्यापार करते हैं सीसीआई एक व्यापार फिल्टर या व्यापार पुष्टि उपकरण के रूप में उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि EURUSD में 1.3500 कीमत का स्तर एक प्रमुख प्रतिरोध स्तर माना जाता है, क्योंकि मूल्य नीचे से आता है, व्यापारियों को उस स्तर के निकट एक छोटी स्थिति की शुरुआत करने की सोच से सीसीआई पर पढ़ने के लिए 200 से अधिक, उच्च देख सकते हैं संकेत मिलता है कि बाजार पहले से ही बहुत अधिक खरीद लिया गया है बाजार की स्थिति में यह 1.3500 प्रतिरोध स्तर पर होने की संभावना अधिक है, क्योंकि बाजार पहले से ही अतिरेक होने का अनुमान लगा रहा है, खुद को ऊपर की तरफ बढ़ाता है, और इसलिए संभवतः उस बड़े प्रतिरोध के माध्यम से तोड़ने की पर्याप्त शक्ति नहीं होती है जो इसे संभवत: उस कीमत का स्तर सीसीआई का उपयोग विचलन व्यापार के लिए किया जा सकता है। सीसीआई का उपयोग करके इस तरह से, एक व्यापारी सीसीआई पढ़ने के पूर्ण मूल्य से बहुत चिंतित नहीं है बल्कि इसके बजाय केवल बाजार मूल्य और सीसीआई पढ़ने में बदलाव के बीच अंतर को देखता है। कोई भी उदाहरण जब बाजार का मूल्य उच्च वृद्धि जारी रहता है, जबकि सीसीआई पढ़ना नकारात्मक की ओर बढ़ता है, या उसके पैमाने के -100 अंत की ओर जाता है, यह विचलन का संकेत है, जिससे व्यापारी को बाजार में एक छोटी स्थिति की शुरुआत करने पर विचार करना होता है। सीसीआई एक बहुमुखी पर्याप्त तकनीकी व्यापार सूचक है जिससे इसे विदेशी मुद्रा व्यापार रणनीतियों की एक किस्म में शामिल किया जा सकता है। कमोडिटी चैनल इंडेक्स, एक तकनीकी गति थरथरानवाला के बारे में अधिक जानें, जो कि व्यापारियों को अतिरंजित और ट्रैक करने के लिए उपयोग कर सकते हैं। जवाब पढ़ें अच्छा, कम जोखिम वाले व्यापारिक अवसरों की पहचान करने और सीसीआई तकनीकी की एक किस्म को देखने के लिए कमोडिटी चैनल इंडेक्स का उपयोग करें। पढ़ें जवाब कमोडिटी चैनल इंडेक्स, तकनीकी गति के माध्यम से उत्पन्न कुछ सबसे बुनियादी व्यापार रणनीतियों के बारे में जानें। उत्तर पढ़ें रिश्तेदार शक्ति सूचकांक (आरएसआई) और कमोडिटी चैनल इंडेक्स (सीसीआई) के बीच कुछ प्राथमिक अंतर के बारे में पढ़ें। जवाब पढ़ें जानें कैसे डग Lamberts वस्तु चैनल सूचकांक (सीसीआई) की गणना करने के लिए इसके व्युत्पन्न सूचक के साथ, दोहरी वस्तु जवाब पढ़ें देखें कि व्यापारियों और विश्लेषकों ने ड्यूएएल कमोडिटी चैनल इंडेक्स का उपयोग ड्यूवरगांस, ब्रेकआउट और उदाहरणों के लिए किया है, जब सुरक्षा। जवाब पढ़ें सीसीआई अंतरण सूचक पारंपरिक सीसीआई सूचक पैनल को नियमित और छिपे हुए विचलन दोनों के साथ जोड़ता है, जो कि मूल्य एक्शन स्क्रीन पर भी प्रदर्शित होते हैं। सूचक आपके मोबाइल डिवाइस (एंड्रॉइड, आईफोन, आईपैड) को मोबाइल सूचना के माध्यम से, ईमेल के माध्यम से ईमेल के माध्यम से अलर्ट भेजता है (और चार्ट के अनुलग्न स्क्रीनशॉट के साथ), और अतिरिक्त मेटाट्रेडर मंच में संदेश और ध्वनि अलर्ट को पॉप अप करता है उपयोगकर्ता को सतर्क करने के चार अलग-अलग तरीकों that8217 सीसीआई सूचक के साथ-साथ रंगों को भी अनुकूलित किया जा सकता है। सीसीआई विचरण सूचक का स्क्रीन शॉट नियमित कार्रवाई में प्रदर्शित करने के लिए: (छवि पर विस्तार करने के लिए क्लिक करें) और यहां यह छिपे हुए दिवाइयां दिखा रहा है: (विस्तार करने के लिए छवि पर क्लिक करें) यह संकेतक मेटाट्रेडर मंच के लिए बनाया गया था। वास्तविक शक्ति, और जो इसे अनोखा बनाती है, वह उपयोगकर्ता को ध्वनि अलार्म, पॉप अप संदेश, मोबाइल अलर्ट और ईमेल से जुड़े चार्ट के स्क्रीन शॉट के साथ सचेत करने की क्षमता है। पैरामीटर जब आप एक चार्ट में सूचक जोड़ते हैं, तो आपको पैरामीटर डायलॉग बॉक्स मिलता है। मापदंडों को कॉन्फ़िगर करने के लिए इनपुट टैब पर जाएं अवधि । सीसीआई संकेतक के मूल्यांकन की अवधि लम्बाई-) इंटरफ़ेस सेटिंग्स ड्रॉइंडिकेटरट्रेन्डलाइनः चाहे आप लाइनों को संकेतक खिड़की पर प्रदर्शित करने के लिए चाहते हैं, जब विघटन का पता लगाया जाता है। ड्रा पेसट्रेन्द लाइंस: चाहे आप चाहते हैं कि कीमतों के एक्शन चार्ट पर डिवाइग्नेस का पता चलने पर लाइनें प्रदर्शित हों। displayPopUpAlert: सच है या गलत है कि क्या आप मेटाट्रेडर के अंदर एक चेतावनी संवाद चाहते हैं कि नए क्रॉसओवर की पुष्टि होने पर प्रदर्शित किया जाए। displaySoundAlert: सच है या गलत है कि क्या आप एक नए क्रॉसओवर की पुष्टि होने पर खेला जाने वाला ध्वनि चेतावनी चाहते हैं या नहीं। soundAlertFile: displaySoundAlert को सही पर सेट किया गया है तो ध्वनि फ़ाइल को चलाने के लिए फ़ाइल को आपके मेटा ट्रेडर स्थापना फ़ोल्डर की ध्वनि निर्देशिका में स्थित होना चाहिए। sendMobileAlert: सच है या गलत है कि क्या आप अपने मोबाइल डिवाइस (एंड्रॉइड, आईफोन, आईपैड) में सूचनाएं प्राप्त करना चाहते हैं, जब एक चेतावनी सूचक द्वारा जारी की जाती है। आपकी डिवाइस को उपकरण - gt विकल्प - gt सूचनाओं के माध्यम से MT4 में कॉन्फ़िगर किया जाना चाहिए। अधिक जानकारी के लिए इस गाइड पर जाएं। सी-) ईमेल सेटिंग्स सूचक एक ईमेल प्रेषक इंजन के अपने स्वयं के कार्यान्वयन है। इसका मतलब है, यह मेटाट्रेडर के निर्मित इंजन का उपयोग नहीं करता है, लेकिन इसकी स्वयं की। इसका कारण अनुलग्नक (चार्ट स्क्रीन शॉट्स) के साथ ईमेल भेजने में सक्षम होने के लिए है और उपयोगकर्ताओं को ईमेल सचेतक जैसे कि लोकप्रिय सार्वजनिक ईमेल सर्वर जैसे Gmail पर भेजे जाने की क्षमता प्रदान करने के लिए है उन दो विशेषताओं को मेटाट्रेडर्स ईमेल प्रेषक के साथ पूरा नहीं किया जा सकता है। sendEmailAlert चाहे या नहीं, संकेतक को ट्रिगर होने पर ईमेल अलर्ट भेजने के लिए आप संकेतक चाहते हैं। सर्वर आपके ईमेल प्रदाता का सार्वजनिक SMTP सर्वर smtp. gmail डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग किया जाता है उपयोगकर्ता अपना पूरा ईमेल पता पास आपका पासवर्ड पोर्ट पोर्ट आपके पसंद के एसएमटीपी सर्वर पर खुला है। जीमेल के लिए यह 465 है। SendChartScreenShot जब सही पर सेट होता है तो यह ईमेल की चेतावनी के लिए चार्ट की एक छवि संलग्न करेगा। मुझे उम्मीद है कि यह संकेतक आपके व्यापार में उपयोगी हो जाएगा, और इससे आप लाभ उठा सकते हैं। सीसीआई अंतरग्रहण सूचक 13.00 यह केवल एक समय का भुगतान है और आप जितनी चाहें उतने मेटाट्रेडर खातों में सूचक अनिश्चितकाल का उपयोग कर सकते हैं। खरीदारी के हिस्से के रूप में आपको निर्देशक कैसे स्थापित करें और पैरामीटर कैसे सेट करना है, इस पर चरण निर्देशों से स्पष्ट चरण के साथ एक पीडीएफ गाइड प्राप्त होता है यदि आपको संकेतक के साथ कोई समस्या है तो हेनरिक-आलसी-व्यापारी पर मुझसे संपर्क करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें अधिक संकेतक और टूल के लिए उत्पाद पृष्ठ पर जाएं। कानूनी सामग्री देखने के लिए इस पेज के नीचे जाएं

Daftar विदेशी मुद्रा व्यापार इंडोनेशिया कैरियर

डेफर्ट फॉरेक्स कामी अकाल मेमांडु और तहप डेम तहप दफ्तर फॉरेक्स फॉरेक्स ब्रोकर फॉरेक्स ट्रेबेक यांग कामी रिकोमेन्डेसन बिरडसरकन पेंगलममान कामी मार्गेर्गी डूनिया फॉरेक्स दलाल ब्रोकर में दलाल ब्रोकर एशियाई एशिया 2018,2018,2018 2018 के दौरान ब्रोकर में विदेशी मुद्रा व्यापारी विदेशी मुद्रा व्यापारी था। सेबिल मुल्ई प्रॉसेस पेंप्टरन, जिका और बेल्मू ताहू टेट्ज फॉरेक्स, बाका ड्यूल ईयूआई: इनटी ट्रेडिंग फॉरेक्स इटू बेबीनी: डि पेसार फॉरेक्स इटू एआरए बरांग यांग नान्ययूयूआरयूडी, जीबीपीयूएसडी, जीबीपीजेपीवाई और लैन-लैन। सैटियाप बारंग इनई अद हरग्न्या, एडा पुला ग्राफीक हर रोज़ाना यांग ली लुकुकन आलवल ज्यूयल बेली बारंग टीर्सबुट मिसलनिया: हर बार बारिंग सेकियान, केमुदियन केता बेली, सैटेलह आईयूयू हरज्न्यानी, लालू केट बंद मका हैसिलन्या अनटुंग। तापी जिका की बेली, केमुदियन हरिन्नी भाषा, लालू के पास बंद करें सजे हैलीन्या रग्गी। विदेशी मुद्रा व्यापार विदेशी मुद्रा व्यापार विदेशी मुद्रा बेरोजगारी, विदेशी मुद्रा बाजार में विदेशी मुद्रा: विदेशी मुद्रा में विदेशी मुद्रा विनिमय के लिए विदेशी मुद्रा बाजार में विदेशी मुद्रा बाजार में तेजी से बढ़ रहा है, लिहट दूलू विदोनिया लालु बाका पेनजेल्सन डिबिवाहन 1। किसी भी प्रकार के रूप में, इस प्रकार के प्रदाता के रूप में उपयोग किया जाता है: इस प्रकार के प्रारम्भिक रूप से प्रारम्भिक रूप से प्रारम्भिक रूप से तैयार किया जाता है: - 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