Análise De Covariância Paxforex

Seja um passo à frente O que é análise técnica Uma análise técnica no mercado forex tem sido utilizada há muito tempo em mercados usuais, como o mercado de ações. Métodos de análise técnica dependem da história do preço, a fim de prever o comportamento futuro de qualquer moeda forex. Existem muitos métodos que usaram para isso, mas a linha inferior é uma coisa que sempre depende dos movimentos dos preços do passado. A análise técnica tem algumas formas diferentes e muitas formas de uso. Um método da análise técnica do forex é o uso de indicadores técnicos. Os indicadores técnicos são apresentações gráficas das ações de preços, que normalmente é exibida na tela de sua plataforma de negociação. Apoio e resistência A principal idéia de suporte e resistência é muito simples, mesmo para iniciantes forex para o objetivo de aprender análises técnicas. O suporte pode ser imaginado como um piso para o preço da moeda e a resistência pode ser imaginada como o teto para o preço da moeda. Quando o preço passa por uma resistência, esse nível se torna o novo nível ou suporte. O inverso é exibido quando o preço da moeda passa por um nível de suporte. O melhor uso de níveis de suporte e resistências é durante o comércio de tendências. Se a tendência aumentar, o comerciante quer continuar com o apoio e com a resistência que ele ganha lucro. Se a tendência diminui, o comerciante quer curar a resistência e ele tira lucro no nível de suporte. Os níveis de suporte e resistência às vezes não são os níveis exatos de preço. Muitas vezes, eles podem ser um pequeno alcance disso. Somente se o preço da moeda Forex claramente quebrar níveis antigos - suporte ou resistência pode ser considerado quebrado. Esses níveis precisam ser usados ​​como pontos de referência quando o comerciante forex analisa o gráfico e tenta tomar uma decisão correta. O apoio e a análise de negociação de resistência podem dar ao comerciante uma idéia não ruim de onde colocar seu lucro e parar as ordens de perda de perdas. Ambos os métodos descritos de análise técnica gratuita estão relacionados ao olhar para o gráfico de programas de divisas e revisar o histórico recente de uma moeda. O que fazer se o preço seguir um padrão O que fazer se ele for no intervalo Independentemente do preço da moeda, o preço geralmente cai em uma dessas duas categorias. Se estiver se movendo em uma direção ou em um padrão, o comerciante pode usar linhas de tendências para pensar onde o preço do forex irá. Se o preço parece estar saltando para frente e para trás em um intervalo, o comerciante pode usar datas de suporte e resistência para fazer suas anotações de onde a moeda mudará a direção. Análise técnica Forex pode ser muito boa e útil, mas, como outros métodos de negociação forex, não é perfeito. As decisões dos comerciantes dependem sempre da distinção do comerciante de divisas que os faz. Existem alguns indicadores muito bons e ferramentas técnicas que estão amplamente disponíveis para uso em operações de negociação. Com tantas pessoas que usam ferramentas similares, mesmo tendo diferentes interpretações, a análise técnica pode ser uma previsão auto-realizável. Se muitos comerciantes vejam a mesma área de preço forex como um ponto de venda, o preço poderia se limitar, pois todos fazem movimentos similares. A questão sempre permanece o quão permanente são esses movimentos e é aí que a discreção pessoal entra. A análise técnica forex diária e seus métodos podem ser diferentes para cada comerciante. Todo comerciante tem seu próprio ponto de vista de onde eles vêem suporte e tendências. Os comerciantes também têm suas próprias ideias sobre como configurar seus indicadores. Essas diferenças dizem que cada comerciante deve criar seu próprio sistema comercial. Você pode levar 100 diferentes comerciantes de forex e você terá 100 sistemas de negociação diferentes que eles usam. É essa diferença que está fazendo o trabalho de mercado forex. Número de registro do grupo Laino 21973 IBC 2014. Aviso de risco: Observe que a comercialização de produtos alavancados pode envolver um nível significativo de risco e não é adequado para todos os investidores. Você não deve arriscar mais do que está preparado para perder. Antes de decidir trocar, certifique-se de compreender os riscos envolvidos e levar em consideração seu nível de experiência. Procure conselhos independentes, se necessário. PaxForex hoje nossa classificação de 9,3 em cada 10. confiando em 107 votos e 55 revisões qualificadas. Por favor, goste do site PaxForex em sua rede favorita e obtenha acesso à página de inscrição gratuita da conta de bônus. Página de estatísticas biológicas Se você ignorar as temperaturas e apenas comparar as taxas de pulso médio, O. exclamationis possui uma taxa maior do que O. niveus. E a diferença é altamente significativa (teste de duas amostras, P 2 x 10 menos 5). No entanto, você pode ver a partir do gráfico que a frequência do pulso está altamente associada à temperatura. Esta variável de confusão significa que você deve se preocupar que qualquer diferença na freqüência média de pulso foi causada por uma diferença nas temperaturas nas quais você mediu a freqüência de pulso, pois a temperatura média para as medições de O. exclamationis foi de 3,6 graus mais alta do que para O. niveus . Você também deve se preocupar que O. exclamationis pode ter uma taxa maior que O. niveus em algumas temperaturas, mas não em outras. Você pode controlar a temperatura com ancova, o que indicará se a linha de regressão para O. exclamationis é maior do que a linha para O. niveus se for, o que significa que O. exclamationis teria uma freqüência de pulso mais alta a qualquer temperatura. Taxa de chamada vs. temperatura em duas espécies de cricket, Oecanthus exclamationis (círculos sólidos e linha) e O. niveus (círculos abertos e linha tracejada). Hipóteses nulas Você prova duas hipóteses nulas em uma ancova. Lembre-se que a equação de uma linha de regressão assume a forma Y 770 a bX. Onde a é a intercepção Y e b é a inclinação. A primeira hipótese nula de ancova é que as inclinações das linhas de regressão (b) são todas iguais em outras palavras, que as linhas de regressão são paralelas entre si. Se você aceita a hipótese nula de que as linhas de regressão são paralelas, você teste a segunda hipótese nula: que as interceptações Y das linhas de regressão (a) são todas iguais. Algumas pessoas definem a segunda hipótese nula de ancova para ser que os meios ajustados (também conhecidos como meios de mínimos quadrados) dos grupos são os mesmos. A média ajustada para um grupo é a variável Y prevista para esse grupo, na variável X média para todos os grupos combinados. Como as linhas de regressão que você usa para estimar a média ajustada são paralelas (têm a mesma inclinação), a diferença nos meios ajustados é igual à diferença nas interceptações Y. Declarar a hipótese nula em termos de interceptações Y torna mais fácil entender que você está testando hipóteses nulas sobre as duas partes das equações de regressão afirmando em termos de meios ajustados pode facilitar a percepção do tamanho relativo da diferença. Para os dados de cricket, os meios ajustados são 78.4 pulsos por segundo para O. exclamationis e 68.3 para O. niveus, estes são os valores previstos na temperatura média de todas as observações, 23.8 degC. As interceptações Y são -7,2 e -17,3 pulsos por segundo, respectivamente, enquanto a diferença é a mesma (10,1 pulsos por segundo em O. exclamationis), os meios ajustados lhe dão alguma idéia de quão grande esta diferença é comparada à média. Pressupostos Ancova faz os mesmos pressupostos como regressão linear: normalidade e homocedasticidade de Y por cada valor de X. E independência. Não tenho idéia de quão sensível é para desvios desses pressupostos. Como funciona o teste O primeiro passo na execução de um ancova é calcular cada linha de regressão. No exemplo de cricket, a linha de regressão para O. exclamationis é Y 7703.75 X menos 11.0, e a linha para O. niveus é Y 7703.52 X menos 15.4. Em seguida, você vê se as pistas são significativamente diferentes. Você faz isso porque você não pode fazer o último passo da anova, comparando as interceptações Y, se as pistas são significativamente diferentes umas das outras. Se as inclinações das linhas de regressão são diferentes, as linhas se cruzam em algum lugar, e um grupo possui valores Y maiores em uma parte do gráfico e valores Y inferiores em outra parte do gráfico. (Se as pistas são diferentes, existem técnicas para testar a hipótese nula de que as linhas de regressão têm o mesmo valor Y para um valor X específico, mas elas não são usadas com muita frequência e não as considero aqui.) Se as encostas não são significativamente Diferente, você desenha uma linha de regressão através de cada grupo de pontos, todos com a mesma inclinação. Este declive comum é uma média ponderada das encostas dos diferentes grupos. Para os grilos, as encostas não são significativamente diferentes (P 0,25), a inclinação comum é de 3,60, que está entre as inclinações para as linhas separadas (3,52 e 3,75). O teste final no ancova é testar a hipótese nula de que todas as interceptações de Y das linhas de regressão com uma inclinação comum são as mesmas. Como as linhas são paralelas, dizendo que elas são significativamente diferentes em um ponto (a intercepção Y) significa que as linhas são diferentes em qualquer ponto. Você pode ver os meios ajustados, também conhecidos como meios de mínimos quadrados, na saída de um programa ancova. A média ajustada para um grupo é o valor previsto para a variável Y quando a variável X é a média de todas as observações em todos os grupos, usando a equação de regressão com a inclinação comum. Para os grilos, a média de todas as temperaturas (para ambas as espécies) é de 23,76 degC. A equação de regressão para O. exclamationis (com a inclinação comum) é Y 7703.60 X menos 7.14, portanto a média ajustada para O. exclamationis é encontrada substituindo 23.76 por X na equação de regressão, resultando em 78.40. Como as linhas de regressão são paralelas, a diferença é ajustada significa que é igual à diferença em y - intercepts, para que você possa reportar qualquer um. Embora o uso mais comum de ancova seja para comparar duas linhas de regressão, é possível comparar três ou mais regressões. Se suas inclinações são iguais, você pode testar cada par de linhas para ver quais pares têm interceptações Y significativamente diferentes, usando uma modificação do teste de Tukey-Kramer. Ovos colocados vs. peso feminino no vaga-lume Photinus ignitus. . Círculos preenchidos são fêmeas que se acasalaram com três machos, círculos abertos são fêmeas que se acasalaram com um macho. Na espécie de vaga-lume Photinus ignitus, o macho transfere um espermatóforo grande para a fêmea durante o acasalamento. Rooney e Lewis (2002) queriam saber se os recursos extra deste presente nupcial permitem que a fêmea produza mais prole. Eles coletaram 40 fêmeas virgens e acasalaram 20 deles para um macho e 20 para três machos. Eles contaram então o número de ovos que cada mulher colocou. Como a fecundidade varia com o tamanho da fêmea, eles analisaram os dados usando ancova, com peso feminino (antes do acasalamento) como variável de medida independente e número de ovos estabelecidos como variável de medida dependente. Como o número de homens tem apenas dois valores (um ou três), é uma variável nominal, não a medida. As inclinações das duas linhas de regressão (uma para mulheres casadas unicamente e uma para fêmeas com acoplamento triplo) não são significativamente diferentes (F 1, 36 1.1, P 0.30). As interceptações Y são significativamente diferentes (F 1, 36 8,8, P 0,005). As fêmeas que se acasalaram três vezes têm descendentes significativamente mais do que as fêmeas acasaladas uma vez. Esqueleto de um jacaré americano. Os paleontólogos gostariam de determinar o sexo dos dinossauros de seus ossos fossilizados. Para ver se isso é viável, Prieto-Marquez et al. (2007) mediram vários personagens que se pensa que distinguem os sexos em jacarés (Alligator mississipiensis), que estão entre os parentes não-pássaros vivos mais próximos de dinossauros. Um dos personagens era a largura do canal pélvico, que eles queriam padronizar usando o comprimento do respiradouro. As inclinações das linhas de regressão não são significativamente diferentes (P 0.9101). As interceptações Y são significativamente diferentes (P 0.0267), indicando que os jacarés masculinos de um determinado comprimento possuem uma largura significativamente maior do canal pélvico. No entanto, a inspeção do gráfico mostra que há muito sobreposição entre os sexos, mesmo depois de padronizar o sexo, de modo que não seria possível determinar de forma confiável o sexo de um único indivíduo com esse personagem sozinho. Largura do canal pélvico versus comprimento do respiradouro-exaustão no jacaré americano. Os círculos azuis e a linha são machos rosa Xs e a linha são fêmeas. Largura do canal pélvico versus comprimento do respiradouro-exaustão no jacaré americano. Os círculos azuis e a linha são machos rosa Xs e a linha são fêmeas. Representando gráficos dos resultados Você grafica um ancova com um scattergraph, com a variável independente no eixo X e a variável dependente no eixo Y. Use um símbolo diferente para cada valor da variável nominal, como no gráfico do vaga-lume acima, onde os círculos preenchidos são usados ​​para as fêmeas com duas vezes de acoplamento e os círculos abertos são usados ​​para fêmeas unidas. Para obter esse tipo de gráfico em uma planilha, você colocaria todos os valores X na coluna A, um conjunto de valores Y na coluna B, o próximo conjunto de valores Y na coluna C e assim por diante. A maioria das pessoas traça as linhas de regressão individuais para cada conjunto de pontos, como mostrado no gráfico do vaga-lume, mesmo que as inclinações não sejam significativamente diferentes. Isso permite que as pessoas vejam como as veias parecidas ou diferentes. Isso é fácil de fazer em uma planilha simplesmente clique em um dos símbolos e escolha Adicionar Tendência no menu Gráfico. Testes semelhantes Outra maneira de padronizar uma variável de medida por outra é tomar a proporção dos dois. Por exemplo, digamos que alguns rufiões do bairro estiveram lhe dando o dedo, e isso o inspira a comparar o comprimento do dedo médio entre garotos e meninas. Obviamente, crianças mais altas tendem a ter dedos do meio mais longos, então você deseja padronizar a altura, quer saber se meninos e meninas da mesma altura possuem diferentes comprimentos de dedo médio. Uma maneira simples de fazer isso seria dividir o comprimento do dedo médio pela altura dos filhos e comparar esses índices entre meninos e meninas usando um teste de duas amostras. Comprimento do dedo médio versus altura em meninos. Usar uma proporção como essa torna as estatísticas mais simples e fáceis de entender, mas você deve usar razões apenas quando as duas variáveis ​​de medida são isométricas. Isso significa que a relação de Y sobre X não muda conforme X aumenta em outras palavras, a intercepção Y da linha de regressão é 0. Como você pode ver a partir do gráfico, comprimento do dedo médio em uma amostra de 645 meninos (Snyder et Al. 1977) parece isométrico, então você pode analisar os índices. A razão média no Snyder et al. (1977) o conjunto de dados é 0,0472 para meninos e 0,0470 para meninas, e a diferença não é significativa (teste de duas amostras, P 0,50). Largura da boca versus altura em meninos. No entanto, muitas medidas são alométricas: a proporção muda à medida que a variável X aumenta. Por exemplo, digamos isso, além de lhe dar o dedo, as rapscallions foram maldizendo para você, então você decide comparar a largura da boca de meninos e meninas. Como você pode ver a partir do gráfico, a largura da boca é muito alométrica, os filhos menores têm bocas maiores como proporção de sua altura. Como resultado, qualquer diferença entre meninos e meninas na relação largura da largura da boca poderia ser apenas devido a uma diferença de altura entre meninos e meninas. Para dados em que as linhas de regressão não possuem uma intercepção Y de zero, você precisa comparar grupos usando ancova. Às vezes, as duas variáveis ​​de medição são apenas a mesma variável medida em diferentes horas ou lugares. Por exemplo, se você mediu os pesos de dois grupos de indivíduos, coloque alguns em uma nova dieta com perda de peso e os outros em uma dieta de controle, depois pesaram novamente um ano depois, você poderia tratar a diferença entre os pesos final e inicial como Uma única variável e comparar a perda média de peso para o grupo controle com a perda média de peso do grupo de dieta usando uma anova unidirecional. A alternativa seria tratar pesos finais e iniciais como duas variáveis ​​diferentes e analisar usando um ancova: você compararia a linha de regressão do peso final versus peso inicial para o grupo controle com a linha de regressão para o grupo de dieta. A anova unidirecional seria mais simples e, provavelmente, perfeitamente adequada, o ancova poderia ser melhor, especialmente se você possuísse uma ampla gama de pesos iniciais, pois isso lhe permitiria verificar se a mudança de peso dependia do peso inicial. Como fazer o teste Folha de cálculo e páginas web Richard Lowry criou páginas da web que permitem executar ancova com dois, três ou quatro grupos e uma planilha para download para ancova com mais de quatro grupos. Você pode cortar e colar dados de uma planilha para as páginas da Web. Nos resultados, o valor de P para médias ajustadas é o valor de P para a diferença nas intercepções entre as linhas de regressão, o valor de P entre regressões é o valor de P para a diferença de inclinação. Heres como fazer análise de covariância no SAS, usando os dados de cricket da Walker (1962), eu estimuei os valores digitalizando o gráfico, de modo que os resultados podem ser ligeiramente diferentes do papel. A instrução CLASS fornece a variável nominal e a instrução MODEL tem a variável Y à esquerda do sinal de igual. A primeira vez que você executa o PROC GLM, a instrução MODELO inclui a variável X, a variável nominal e o termo de interação (tempopecies no exemplo). Isso prova se as inclinações das linhas de regressão são significativamente diferentes. Você verá as somas de quadrados de Tipo I e Tipo III, as somas de quadrados de Tipo III são as corretas para usar: se o valor de P das encostas for significativo, você deverá estar pronto. Neste caso, não é, então você olha o resultado da segunda execução do PROC GLM. Desta vez, a declaração do MODELO não inclui o termo de interação, então o modelo pressupõe que as inclinações das linhas de regressão são iguais. Este valor P indica se as interceptações Y são significativamente diferentes: se desejar a inclinação comum e os meios ajustados, adicione SOLUÇÃO à instrução MODEL e outra linha com LSMEANS e a variável CLASS: produz isso como parte da saída: Under Estimate , 3.60 é a inclinação comum. -17.27 é a intercepção Y para a linha de regressão para O. niveus. 10.06 significa que a interceptação Y para O. exclamationis é 10.06 superior (-17.2710.06). Ignore a mensagem assustadora sobre a matriz sendo singular. Se você tem mais de duas linhas de regressão, você pode fazer um teste de Tukey-Kramer comparando todos os pares de intercepções de y. Se houvesse três espécies de cricket no exemplo, diga LSMEANS speciesPDIFF ADJUSTTUKEY. Análise de energia Você não pode fazer uma análise de energia para ancova com GPower, então eu preparei uma planilha para fazer análise de energia para ancova. Usando o método de Borm et al. (2007). Só funciona para ancova com dois grupos, e assume que cada grupo tem o mesmo desvio padrão e o mesmo r 2. Para usá-lo, você precisará: o tamanho do efeito ou a diferença nas interceptações Y que você deseja detectar o desvio padrão. Este é o desvio padrão de todos os valores de Y em cada grupo (sem controlar a variável X). Por exemplo, nos dados do jacaré acima, este seria o desvio padrão da largura pélvica entre os machos, ou o desvio padrão da largura pélvica entre as fêmeas. Alfa ou o nível de significância (geralmente 0,05), a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando o tamanho do efeito dado é a verdadeira diferença (0,80 ou 0,90 são valores comuns) o r 2 dentro dos grupos. Para os dados do jacaré, este seria o r 2 da largura pélvica versus o comprimento do respiradouro entre os machos, ou o r 2 entre as fêmeas. Como exemplo, dizemos que deseja fazer um estudo com ancova na largura da pélvica versus comprimento do respiradouro em crocodilos masculinos e femininos, e como você não possui nenhum dado preliminar sobre os crocodilos, você vai basear seu cálculo do tamanho da amostra em Os dados do jacaré. Você quer detectar uma diferença nas interceptações Y de 0,2 cm. O desvio padrão da largura pélvica nos jacarés masculinos é de 1,45 e para as fêmeas é 1,02 tomando a média, digite 1,23 para o desvio padrão. O r 2 em homens é 0.774 e para fêmeas é 0.780, então entre na média (0.777) para r 2 no formulário. Com 0.05 para o alfa e 0.80 para o poder, o resultado é que você precisará de 133 crocodilos machos e 133 crocodilos femininos. Referências Borm, G. F. J. Fransen e W. A.J. G. Lemmens. 2007. Uma fórmula de tamanho de amostra simples para análise de covariância em ensaios clínicos randomizados. Journal of Clinical Epidemiology 60: 1234-1238. Prieto-Marquez, A. P. M. Gignac e S. Joshi. 2007. Avaliação neonológica de atributos esqueléticos pélvicos que pretendem refletir o sexo em arcosauros não aviários extintos. Journal of Vertebrate Paleontology 27: 603-609. Rooney, J. e S. M. Lewis. 2002. vantagem de fitness de presentes nupciais em vaga-lumes femininos. Entomologia Ecológica 27: 373-377. Snyder, R. G. Schneider, L. W. Owings, C. L. Reynolds, H. M. Golomb, D. H. e Schork, M. A. 1977. Antropometria de bebês, crianças e jovens até 18 anos para projetos de segurança de produtos. Warrendale, PA: Society for Automotive Engineers. Snyder et al. Dados baixados de Matthew Reeds Downloads Página Walker T. J. 1962. A taxonomia e as canções de chamada de grilos dos Estados Unidos (Orthoptera: Gryllidae: Oecanthinae). I. O gênero Neoxabea e os grupos niveus e varicornis do gênero Oecanthus. Anais da Sociedade Entomológica da América 55: 303-322. Esta página foi revisada pela última vez em 20 de julho de 2015. Seu endereço é biostathandbookancova. html. Pode ser citado como: McDonald, J. H. 2014. Manual de Estatística Biológica (3ª ed.). Sparky House Publishing, Baltimore, Maryland. Esta página contém o conteúdo das páginas 220-228 na versão impressa. Copy2014 de John H. McDonald. Você provavelmente pode fazer o que quiser com este conteúdo, veja a página de permissões para obter detalhes.