Binær ubegrenset kvadratisk optimalisering Problem. Gary En Kochenberger tilknyttet Business School, University of Colorado E-post forfatter. Fred Glover tilknyttet OptTek Systems, Inc. Haibo Wang tilknyttet Business Administration, Texas AM International University. I de siste årene har det ubegrensede kvadratiske binære programmet UQP kommet fram som et enhetlig rammeverk for modellering og løsning av en rekke kombinatoriske optimaliseringsproblemer. Uventet allsidighet i UQP-modellen åpner dørene for løsningen av et mangfoldig utvalg av viktige og utfordrende applikasjoner. Utviklingen i dette utviklende området er illustrert ved å beskrive sin metodikk med eksempler og ved å rapportere betydelig beregningserfaring som demonstrerer levedyktigheten og robustheten til de nyeste metodene for å løse UQP-modellen, som viser at de får løsninger på brede forekomster av modellen som konkurrerer eller overgår de beste løsningene som er oppnådd i dag, er de beste spesialmål-algoritmer. Dette er en oppdatert versjon av forrige papir gitt i 38.B Alidaee, G Kochenberger, en Ahmadian, 0-1 kvadratisk programmering tilnærming for den optimale løsningen av to planleggingsproblemer Int J Syst Sci 25 401 408 1994 MathSciNet CrossRef MATH. B Alidaee, G Kochenberger, F Glover, C Rego, En ny modellerings - og løsningsmetode for nummerpartisjoneringsproblemet J Appl Math Decis Sci 9 2 , 113 121 2005 MathSciNet CrossRef. B Alidaee, F Glover, G Kochenberger, H Wang, Løsning av maksimalkantsvektsyklusproblemet via ubegrenset kvadratisk programmering Eur J Oper Res 181 592 587 2007 CrossRef MATH. B Alidaee, G Kochenberger, K Lewis, M Lewis, H Wang, En ny tilnærming til modellering og løsning av settpakkeproblemer via ubegrenset kvadratisk binær programmering Eur J OR 186 2, 504 512 2008 MathSciNet MATH. B Alidaee, G Kochenberger, K Lewis, M Lewis, H Wang, Computationally attraktiv ikke-lineære modeller for kombinatorisk optimalisering Int J Math Oper Res 1 1 og 2, 9 20 2009 CrossRef MATH. TM Alkhamis, M Hasan, MA Ahmed, Simulert annealing for den ubegrensede binære kvadratiske pseudo-boolske funksjonen Eur J Oper Res 108 641 65 2 1998 CrossRef MATH. M Amini, B Alidaee, G Kochenberger, En scatter-søkemetode for ubegrensede kvadratiske binære programmer, i New Methods Optimization ed av D Corne, M Dorigo, F Glover McGraw-Hill, England, 1999, s. 317 330. JE Beasley, Heuristiske algoritmer for det ubegrensede binære kvadratiske programmeringsproblemet Working Paper, Imperial College, 1999. En Billionnet, A Sutter, Minimering av en kvadratisk pseudo-boolsk funksjon Eur J ELLER 78 106 115 1994 MATH. B Borchers, J Furman, A 2-faset eksakt algoritme for Max-Sat og vektet Max Sat J Comb Optim 2 299 306 1999 MathSciNet CrossRef MATH. E Boros, P Hammer, Max-cut-problemet og kvadratisk 0-1 optimalisering, polyhedrale aspekter, avslappninger og grenser Ann OR 33 151 225 1991 MathSciNet CrossRef MATH. E Boros, A Prekopa, Probabilistiske grenser og algoritmer for maksimal tilfredsstillingsproblem Ann ELLER 21 109 126 1989 MathSciNet CrossRef MATH. E Boros, P Hammer, X Sun, DDT-metoden for kvadratisk 0-1 minimering, RUTCOR Research Cent er, RRR 39 89, 1989. JM Bourjolly, P Gill, G Laporte, H Mercure, En kvadratisk 0 1 optimaliseringsalgoritme for maksimal klick og stabil sett problemer Arbeidsdokument, University of Montreal, 1994.P Chardaire, A Sutter, A dekomponeringsmetode for kvadratisk null-en-programmering Administrer Sci 41 4, 704 712 1994 CrossRef. G Cornuejolos, kombinatorisk optimaliseringspakke og dekker CBMS-NSF SIAM, Philadelphia, 2001 CrossRef. CM De Simone, M Diehl, P Junger, Mutzel, G Reinelt , G Rinaldi, Exact ground State4s av Ising spin glass nye eksperimentelle resultater med en gren - og kuttalgoritme J Stat Phys 80 487 496 1995 CrossRef MATH. X Delorme, X Gandibleau, J Rodriques, GRASP for settpakning EJOR 153 564 580 2004 CrossRef MATH. B Eksioglu, R Demirer, I Capar, Subset-utvalg i flere lineære regresjoner, en ny matematisk programmeringsmetode Comput Ind Eng 49 155 167 2005 CrossRef. R Forrester, H Greenberg, Kvadratiske binære programmeringsmodeller i beregningsbiologi Algoritmisk Oper Res 3 110 129 2008 MathSciNet. F Glover, G Kochenberger, Handbook of Metaheuristic Kluwer Academic, Boston Dordrecht London, 2003.F Glover, M Laguna, Tabu Søk Kluwer Academic, Boston, 1997 CrossRef MATH. F Glover, G Kochenberger, B Alidaee, Adaptive memory tabu søk etter binære kvadratiske programmer Administrer Sci 44 3, 336 345 1998 CrossRef MATH. F Glover, G Kochenberger, B Alidaee, MM Amini, Tabu med søkekritisk hukommelse, et forbedret program for binære kvadratiske programmer, i MetaHeuristics Fremskritt og trender i lokal søk Paradigmer for optimalisering utgitt av S Voss, S Martello, I Osman, C Roucairol Kluwer Academic, Boston, 1999.F Glover, B Alidaee, C Rego, G Kochenberger, One-pass heuristics for storskala ubegrensede binære kvadratiske programmer EJOR 137 272 287 2002 MathSciNet CrossRef MATH. F Glover, G Kochenberger, B Alidaee, M Amini, Løsning av kvadratiske Knapsack-problemer ved reformulering og tabu-søkesammenheng, i kombinatorisk og global optimalisering utgitt av PM Pardalos, En Migdalas, R Burkard World Scientific, River Edge, 2002, pp 111 121 CrossRef. F Glover, JK Hao, G Kochenberger, Z Lu, H Wang, Løsning av storskala, høyskår problemer via tabu søk Working Paper, University of Colorado i Denver , 2010.F Glover, Z Lu, JK Hao, Diversifiseringsdrevet tabu søk etter ubegrenset binær kvadratisk programmering 4OR 8 3, 239 253 2010 MathSciNet CrossRef MATH. M Grotschel, M Junger, G Reinelt, En applikasjon av kombinatorisk optimalisering til statistisk fysikk og krets layout design Oper Res 36 3, 493 513 1988 CrossRef. P Hammer, S Rudeanu, Boolean Methods in Operations Research Springer, New York, 1968 CrossRef MATH. PB Hansen, Metoder for ikke-lineær programmering 0 1 Ann Discret Math 5 53 70 1979 CrossRef MATH. P Hansen, B Jaumard, Algoritmer for maksimal tilfredsstillingsproblem Computer 44 279 303 1990 MathSciNet CrossRef MATH. P Hansen, B Jaumard, V Mathon, Begrenset ikke-lineær 0-1 programmering INFORMS J Comput 5 2, 97 119 1993 MathSciNet CrossRef MATH. L D Iasemidis, DS Shiau, JC Sackellares, P Pardalos, Overgang til epileptisk anfall optimalisering, i DIMACS-serien i diskret matematikk og teoretisk datateknologi American Mathematical Society Publishing, Providence, RI, vol 55 2000, s. 55 73. Joseph, en samtid behandler rammeverk for det angitte partisjoneringsproblemet Comput Oper Res 29 1375 1391 2002 MathSciNet CrossRef MATH. K Katayama, M Tani, H Narihisa, Løsning av store binære kvadratiske programmeringsproblemer med en effektiv genetisk lokal søkealgoritme, i Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference GECCO 00 Morgan Kaufmann, San Francisco, 2000.G Kochenberger, F Glover, Et enhetlig rammeverk for modellering og løsning av kombinatoriske optimaliseringsproblemer en opplæring, i Multiscale Optimization Methods and Applications utgitt av W Hager, S - J Huang, P Pardalos, O Prokopyev Springer, New York Boston, 2006.G Kochenberger, F Glover, B Alidaee, C Rego, En enhetlig modellerings - og løsningsramme for kombinatorisk optimiza problemstillinger ELLER Spectr 26 237 250 2004 CrossRef MATH. G Kochenberger, F Glover, B Alidaee, C Rego, Løsning av kombinatoriske optimaliseringsproblemer via reformulering og adaptiv minne metaheuristics, i Revolutionary Visions in Evolutionary Computation utgitt av A Menon, D Goldberg Kluwer, Boston , MA, 2004.G Kochenberger, F Glover, B Alidaee, C Rego, En ubegrenset kvadratisk binær tilnærming til verteksfargeproblemet Ann ELLER 139 229 241 2005 MathSciNet CrossRef MATH. G Kochenberger, F Glover, B, Alidaee, K Lewis, Bruke det ubegrensede kvadratiske programmet til å modellere og løse maks 2-lørproblemer Int J Oper Res 1 1 og 2, 89 100 2005 MathSciNet CrossRef MATH. G Kochenberger, F Glover, B Alidaee, H Wang, Clustering av microarray-data via klarte partisjonering J Comb Optim 10 77 92 2005 MathSciNet CrossRef MATH. G Kochenberger, B Alidaee, H Wang, En effektiv modellering og løsning tilnærming til det generelle uavhengige problemet. Optim Lett 1 111 117 2007 Springer-Verlag MathSciNet CrossRef MATH. DJ Laughunn, Kvadratisk binær programmering Oper Res 14 454 461 1970 CrossRef. M Lewis, B Alidaee, G Kochenberger, Bruke xQx til å modellere og løse det ufaglærte oppgavetildelingsproblemet ELLER Lett 33 176 182 2005 MathSciNet MATH. M Lewis, G Kochenberger, B Alidaee, En ny modellerings - og løsningsmetode for det angitte partisjoneringsproblemet Comput OR 35 807 813 2008 MathSciNet CrossRef MATH. M Lewis, B Alidaee, F Glover, G Kochenberger, Et notat om xQx som modellerings - og løsningsramme for lineær bestilling Problem Int J OR 5 2, 152 162 2009 MATH. A Lodi, K Allemand, TM Liebling, En evolusjonær heuristisk for kvadratisk 0-1 programmering Teknisk rapport OR-97-12, DEIS University of Bologna, 1997.P Merz, B Freisleben , Genetiske algoritmer for binær kvadratisk programmering, i Proceedings of 1999 International Genetic and Evolutionary Computation Conference GECCO 99 Morgan Kaufmann, San Francisco, 1999, s. 417 424. Mingozzi, M Boschetti, S Ricciardelli, L Blanco, Et sett oppdelingsmetode t o mannskapsplaneringsproblemet Oper Res 47 6 873 888 1999 CrossRef MATH. M Padberg, På ansiktsstrukturen til settpakker polyhedra Matematikkprogram 5 199 215 1973 MathSciNet CrossRef MATH. G Palubeckis, En heuristisk gren og bundet algoritme for ubegrenset kvadratisk null-ett programmeringsproblem Datamaskin 54 284 301 1995 MathSciNet CrossRef. P Pardalos, GP Rodgers, Beregningsaspekter av en gren og bundet algoritme for kvadratisk null-en programmering Computer 45 131 144 1990 MathSciNet CrossRef MATH. P Pardalos, GP Rodgers, En filial og bundet algoritme for maksimalt klikkproblem Comput OR 19 363 375 1992 CrossRef MATH. A Pekec, M Rothkopf, Kombinert auksjonsdesign Administrer Sci 49 11, 1485 1503 2003 CrossRef MATH. M Ronnqvist, Optimalisering i skogbruk Matematikkprogram B 97 267 284 2003 MathSciNet. L Schrage, Optimaliseringsmodellering med LINDO Duxbury, Pacific Grove, 1997.R Vemuganti, Anvendelser av settbelegg, sett pakking og sett partisjoneringsmodeller en undersøkelse, i Handbook of Combinatori Al Optimalisering utgitt av D Zhu, P Pardalos Kluwer Academic, Boston, MA, 1998.H Wang, B Alidaee, F Glover, G Kochenberger, Løsning av gruppetechnologiproblemer via klartepartisjonering Int J Flex Manuf 18 77 97 2006 CrossRef MATH. H Wang , T Obremski, B Alidaee, G Kochenberger, Clique-partisjonering for å klyse en sammenligning med K-Means og latent klasseanalyse. Commun Stat 37 1, 1 13 2008 MathSciNet MATH. Om dette referansearbeidet Entry. Title Binært ubegrenset kvadratisk optimaliseringsproblem Referanse Arbeids tittel Håndbok for kombinatorisk optimalisering Sider pp 533-557 Copyright 2013 DOI 10 1007 978-1-4419-7997-115 Skriv ut ISBN 978-1-4419-7996-4 Online ISBN 978-1-4419-7997-1 Utgiver Springer New York Copyright Holder Springer Science Business Media New York Ekstra Links. About dette Referanse Work. Industry Sectors. Finance, Business Banking. Consumer Packaged Goods. Oil, Gas Geosciences. eBook Packages. Mathematics og Statistics. Panos M Pardalos 1.Ding-Zhu Du 2. Ronald L Graham 3.Editor Affiliati ons.1 Institutt for industri og systemer Eng, University of Florida.2 Institutt for datalogi, University of Texas, Dallas.3 Dept Comp Sci Engineering, Universitetet i California, San Diego. Gary A Kochenberger 4.Fred Glover 5.Haibo Wang 6.Author Affiliations.4 School of Business, University of Colorado, 1250 14th Street, Suite 215, 80217, Denver, CO, USA.5 OptTek Systems, Inc, 2241 17th Street, 80302, Boulder, CO, USA.6 College of Bedriftsøkonomi, Texas AM International University, 78041, Laredo, TX, USA. Fortsett å lese. For å se resten av dette innholdet, vennligst følg nedlastings PDF-linken ovenfor. Polynomielt løsbare tilfeller av binære kvadratiske programmer. Endelige bruttopriser kan variere i henhold til lokal mva. Vi oppsummerer i dette kapittelet polynomielt oppløselige underklasser av binære kvadratiske programmeringsproblemer som studeres i litteraturen og rapporterer noen nye polynomielt oppløselige underklasser som ble avslørt i vår nyere forskning. Det er velkjent at det binære kvadratiske programmeringsprogrammet er NP-hard generelt Identifisering av polynomielt oppløselige undergrupper av binære kvadratiske programmeringsproblemer gir ikke bare teoretisk innsikt i problemets kompliserte karakter, men gir også plattformer til å utforme avspenningsordninger for nøyaktige løsningsmetoder. Vi diskuterer og analyserer i seksjonen seks polynomielt oppløselige undergrupper av binære kvadratiske programmer, inkludert problemer med spesielle strukturer i matrisen Q av den kvadratiske objektivfunksjonen, problemer definert av en spesiell graf eller en logikk krets, og problemer karakterisert ved nullduksjonsgap av SDP-avslapping Eksempler og geometriske illustrasjoner presenteres for å gi algoritmiskog intuitiv innsikt i problemene. binær kvadratisk programmeringspolynomoppløselighet serie-parallell graflogikk krets lagrangisk dual SDP relaxation. How å løse kvadratiske Equationsbine alle like vilkår og flytte dem til den ene siden av ligningen. Det første trinnet for å fakturere en ligning er å flytte alle vilkårene til den ene siden av ligningen, holde x 2-termen positiv. For å kombinere vilkårene, legg til eller trekk alle x 2-vilkårene, x-vilkårene og konstantens heltallvilkår, flytt dem til den ene siden av ligningen slik at ingenting forblir på den andre siden. Når den andre siden ikke har noen gjenværende betingelser, kan du bare skrive 0 på den siden av likestillingssystemet. Slik gjør du det 1.2 x 2 8 x 4 3 xx 2 -8x-4 3x-x.2 x 2 x 2 8 x 3 x 4 0 x -8x-3x-4 0,3 x 2 11 x 4 0 -11x-4 0.Faktor uttrykket For å faktorere uttrykket må du bruke faktorene til x 2-termen 3, og faktorene i den konstante termen -4, for å få dem til å formere seg og deretter legge opp til midtperioden, -11 Her er hvordan du gjør det. Således har 3 x 2 bare ett sett med mulige faktorer, 3 x og x kan du skrive de i parentesen 3 xx 0. Deretter bruker du eliminasjonsprosessen for å koble til faktorene 4 for å finne en kombinasjon som produserer - 11x når multiplisert Du kan enten bruke en kombinasjon av 4 og 1 eller 2 og 2, siden begge tallene multipliserer for å få 4 Bare husk at en av betingelsene skal være negative, siden begrepet er -4. Ved prøve og feil , prøv denne kombinasjonen av faktorer 3 x 1 x 4 Når du multipliserer dem, får du 3 x 2 12 xx 4 -12x x-4 Hvis du kombinerer betingelsene 12 x og x får du 11 x som er midtbetegnelsen du siktet på at du nettopp har vurdert den kvadratiske ligningen. Som et eksempel på prøve og feil, la oss prøve å sjekke en factoring-kombinasjon for 3 x 2 11 x 4 0 -11x-4 0 som er en feil, virker ikke 3 x 2 x 2 3 x 2 6 x 2 x 4 6x-2x-4 Hvis du kombinerer disse betingelsene, får du 3 x 2 4 x 4 -4x-4 Selv om faktorene -2 og 2 gjør multiplikasjon for å lage -4, gjør mellomfristen ikke jobbe, fordi du nei ded å få 11 x ikke 4 x. Sett hvert sett av parentes lik null som separate ligninger Dette vil føre deg til å finne to verdier for x som vil gjøre hele ligningen til null, 3 x 1 x 4 0 Nå som du har faktumet, alt du trenger å gjøre er å sette uttrykket i hvert sett av parentes lik null. Men hvorfor - for å få null ved å multiplisere, har vi prinsippet, regel eller egenskap at en faktor må være null, så minst en av faktorene i parentes, da 3 x 1 x 4 må være null så, enten 3x 1 eller annet x - 4 må være null. Så ville du skrive 3 x 1 0 og også x 4 0.Solve hver nullstillet ligning uavhengig I en kvadratisk ligning vil det være to mulige verdier for x Finn x for hver mulig verdi av x en etter en ved å isolere variabelen og skrive ned de to løsningene for x som den endelige løsningen Her er hvordan du gjør det.3x -1 etter subtraherer.3x 3 -1 3 ved dividing. x -1 3 simplified. x 4 ved subtrahering. x -1 3, 4 ved å lage et sett med mulige, separate løsninger, meg aning x -1 3 eller x 4 virker bra. Vi har 3 -1 3 1 -1 3 4 0 ved å erstatte -1 1 -4 1 3 0 ved å forenkle 0 -4 1 3 0 ved å multiplisere derfor 0 0 Ja, x -1 3 arbeider. Vi har 3 4 1 4 4 0 ved å erstatte 13 4 4 0 ved å forenkle 13 0 0 ved å multiplisere 0 0 Ja, x 4 arbeider. Så, begge løsninger kontrollerer hverandre, og begge er verifisert som arbeidende og korrekte for to forskjellige løsningerbiner alle like vilkår og flytt dem til en side av ligningen Flytt alle vilkårene til den ene siden av likestedet, hold x 2-termen positiv Skriv vilkårene i synkende rekkefølge av grader, slik at x 2 term kommer først, etterfulgt av x-termen og konstant sikt Her er hvordan du gjør det.4x 2 - 5x - 13 x 2 -5.4x 2 - x 2 - 5x - 13 5 0. Skriv ned den kvadratiske formelen Den kvadratiske formelen er bb 2 4 ac 2 a -4ac 2.Identifiser verdiene for a, b og c i den kvadratiske ligningen Variabelen a er koeffisienten for x 2-termen, b er koeffisienten til x-termen, og c er konstanten For ligningen 3x 2 -5x - 8 0, a 3, b -5 og c -8 Skriv dette ned. Sett verdiene a, b og c inn i ligningen Nå som du vet verdiene av de tre variablene, kan du bare koble dem inn i ligningen som this. To matematikken Etter at du har plugget inn tallene, gjør du gjenværende matte for å forenkle positive eller negative tegn, multiplisere eller kvadre de gjenværende betingelsene. Slik gjør du det. Forenkle kvadratroten Hvis tallet under radikalsymbolet er et perfekt firkant, vil du få et helt tall Hvis tallet ikke er et perfekt firkant, forenkle det til sin enkleste radikale versjon Hvis tallet er negativt, og du er sikker på at det skulle være negativt, vil røttene bli komplekse I dette eksemplet 121 11 Du kan skrive det x 5 - 11 6. Løs for de positive og negative svarene Hvis du har fjernet kvadratrotsymbolet, kan du fortsette å gå til du har funnet de positive og negative resultatene for x Nå som du har 5 - 11 6, du kan skrive to alternativer. Løs for de positive og negative svarene Jus ikke gjør matematikken. Forenkle For å forenkle hvert svar, bare del dem med det største tallet som er jevnt delbart i begge tallene. Del den første brøkdelen med 2, og del den andre med 6, og du har løst for x. Method Three of Three Fullfør kvadratet Rediger. Flytt alle betingelsene til en side av ligningen. Sørg for at a eller x 2 termen er positiv. Slik s hvordan du gjør det 3. I denne ligningen er termen 2, b-termen er - 12, og c termen er -9.Move c termen eller konstant til den andre siden Den konstante termen er det numeriske uttrykket uten en variabel Flytt den til høyre side av ligningen. Dirk begge sider av koeffisienten til a eller x 2 term Hvis x 2 ikke har noen term foran den, og har bare en koeffisient på 1, så kan du hoppe over dette trinnet I dette tilfellet må du dele alle vilkårene med 2, som så.2x 2 2 - 12x 2 9 2.Divider b av to, firkant den, og legg resultatet til begge sider B-termen i dette eksemplet er -6 Her er hvordan du gjør det. Forenkle begge sider Faktor vilkårene på venstre side for å få x-3 x-3 eller x-3 2 Legg til vilkårene på høyre side for å få 9 2 9 eller 9 2 18 2, noe som legger til 27 2. Finn kvadratroten på begge sider Kvadratroten til x-3 2 er ganske enkelt x-3 Du kan skrive kvadratroten på 27 2 som 27 2 Derfor x - 3 27 2. Forenkle radikalet og løse for x For å forenkle 27 2, se etter et perfekt firkant innenfor tallene 27 eller 2 eller i deres faktorer Det perfekte firkantet 9 finnes i 27 fordi 9 x 3 27 For å ta 9 ut av det radikale tegnet, trekk nummeret 9 fra radikalen og skriv nummer 3, dets kvadratroten, utenfor det radikale skiltet La 3 i telleren av brøkdelen under det radikale tegnet, siden den faktoren på 27 ikke kan tas ut, og la 2 på bunnen Deretter beveger du konstanten 3 på venstre side av ligningen til rett, og skriv ned de to løsningene dine for x. ,, Mathlab,,,,, Android. Mathlab, .-,,,, .-,,, - -,,,,. PRO-. - - Google-sl en tl ru. . , -,,,,, ln, log sin 2, cos 30, sinh, cosh, tanh, sin sin x cos x x n. 2- 2x 2 3y 2 1 r cos2, x cos t, y sin t, v, x 2 x 1 pinch-to-zoom CSV. 1 2 1 3 5 6, 3 1 2. x 1 2 - x 1 x 2-1 0 - x -1,1, x1 x2 1, x1-x2 2,. ,,,,,. PRO. , 1 2 3 4,,,,,,. ,,,,,,. , 1 2 3 4,,,,,..Mathlab Apps, LLC 5 2017. Facebook, - PRO-,, PDF. 27 2017.Mathlab Apps, LLC 14 2017. , PDF, online. Diana Tursynkozha 8 2017.Mathlab Apps, LLC 16 2017. ,,,, PDF. Emanuel ka Tawer 6 2017. ,,,,, -,, 250.Mathlab Apps, LLC 11 2017.He 16, 8, 2 10,,, PDF Online. Chromebooks støtter nye Chromebooks med Google Play. Android 7 0 support. Output format for komplekse tall, Innstillinger Kalkulator. Exaktverdier for trigonometriske funksjoner synd 60 1 2 sqrt 3.Polar form for komplekse tall 1 30, hold jeg for å gå inn. Visual redigering beta, aktivere i Innstillinger Calculator. New tillatelser er for valgfrie videoannonser. Du kan velge å se video annonser for å tjene på PRO-tid..Mathlab Apps, LLC. En introduksjon til Stata Graphics. Stata inneholder et rikt sett med verktøy for å lage grafikk i publikasjonskvalitet. Mellom det store antallet grafer du kan lage og det rene antallet detaljer du kan styre i en graf, kan Stata-grafikk være et skremmende emne. Du må nok bare gjøre noen forskjellige typer grafer, og i de fleste tilfeller vil Stata s standardinnstillinger være bra. I tillegg er Stata s Graphical User Interface GUI organisert de forskjellige grafikkalternativene på en intuitiv måte slik at du kan finne dem når du trenger dem uten å huske syntaksen for hver enkelt. Det betyr ikke at du ikke burde sette grafikkommandoer i filene når du har opprettet dem, men det betyr at for komplekse grafer kan du bruke GUI til lag kommandoene du vil lagre. Stata 10 har også lagt til en grafredigerer som lar deg endre en graf etter at du har opprettet den. Dette gir deg enda mer kontroll over grafen din, men i motsetning til GUI for å lage en graf gir redaktøren ikke gi Har du en kommando du kan gjenopprette senere Hvis du senere gjør endringer i dataene dine, må du starte grafen din fra begynnelsen. Det er derfor bedre å lage grafen du vil ha i utgangspunktet der det er mulig, men redaktøren er fortsatt en veldig nyttig tillegg. Denne artikkelen vil diskutere å lage grafer ved hjelp av Stata GUI, strukturen i grafkommandosyntaxen uten å bo for mye på detaljene, noen vanlige typer grafer og grafeditoren. Du bør ha noen kjennskap til grunnleggende Stata før begynner hvis du ikke tenker på å begynne med Stata for forskere eller Stata for studenter. Den beste måten å bruke denne artikkelen på er å lese den på datamaskinen og faktisk utføre trinnene som er beskrevet. Eksemplene i denne artikkelen vil bruke bildatasettet som følger med Stata, så begynn å skrive. For å laste inn det, vær så snill å eksperimentere mens du går, spesielt med innstillingene vi ikke diskuterer vanligvis fordi de er heller ganske åpenbare eller sjelden brukt. Å lage en graf vil aldri endre e dataene dine, så det verste som kan skje er at grafen din viser seg å være ubrukelig eller rett og slett galt. Opprette grafer ved hjelp av det grafiske brukergrensesnittet. Vi skal starte med en enkel scatterplot med vekt som X-variabelen og mpg som Y-variabel Stata refererer til hvilken som helst graf som har en Y-variabel og en X-variabel som en twoway-graf, så klikk Graphics Twoway-grafen. Neste trinn er å definere et plott I Stata-termer, er et plott noen spesifikke data visualisert på en bestemt måte, for eksempel et spredningsdiagram med mpg på vekt En graf er et helt bilde, inkludert akser, titler, legender, osv. En enkelt graf kan også inneholde flere tomter. Den grunnleggende twoway-dialogboksen lar deg definere så mange tomter som du trenger, pluss kontrollere de andre egenskapene til grafen. For å definere et plott, klikk Opprett. Du får da en dialogboks hvor du kan beskrive plottet du vil. La kategorien settes til Grunnplott og typen sett til Scatter For Y-variabelen, velg eller skriv mpg og for X-variabelen velg eller skrive vekt Merk Linux Stata tillater ikke deg å velge variabler, slik at du må skrive navnene sine i Windows Stata kan du heller gjøre. Hvis du klikker på Send, blir grafen opprettet uten å lukke dialogboksen Dette lar deg se over resultater, og gjør så enkelt justeringer og prøv igjen Klikk på Send nå, og du bør få et enkelt, men profesjonelt utseende-plott. Legg til flere variabler. Hvis du vil legge til en annen Y-variabel til scatterplot, er den enkleste måten å skrive navnet sitt inn i Y-variabellboksen etter den du allerede har valgt Stata tillater deg ikke å velge flere variabler fra listen med musen, men det har ingen problemer med å forstå flere variabler i boksen Y-variabler så lenge du setter dem der selv. lage en fornuftig graf med to Y-variabler uten å ha flere skalaer Vi trenger variabler med lignende verdier Stammen variabel kvalifiserer, så skriv den i Y-variabellboksen etter mpg og klikk på Send igjen. Resultatet blir en scatter plot med begge variablene Legg merke til hvordan Stata automatisk setter de to variablene i forskjellige farger og legger til en legende som forklarer hvilken som er Legenden tekst er trukket fra de variable etikettene, men du kan overstyre alle disse standardoppføringene hvis du ønsker det. Plotting av en delmengde av dataene. Hvis du bare vil inkludere visse observasjoner, kan du spesifisere hvilke som skal klikkes på hvis i kategorien. Du kan deretter skrive inn en tilstand i If-boksen, og bare observasjoner som oppfyller betingelsen, vil bli inkludert i diagrammet Do ikke skriv ordet hvis det antas. For å bare plotte utenlandske biler, skriv utenlandsk i If-boksen. Når det gjelder i Stata er det sant, og null er falsk, og utenlandsk er kodet tilsvarende. Dermed hvis utenlandsk er ekvivalent med utenlandsk 1 klikk Send inn og du får en mye sparsomere graf. Du kan også bruke mer kompliserte uttrykk. For eksempel, skriv utenlandsk pris 10000, og du får bare bilene som er både utenlandske og koster mindre enn 10.000 i 1978 dollar. Kontrollere Mar kers. By standard Stata markerer hvert punkt med en liten prikk, men du kan endre dette Første klikk på Plot-fanen igjen, og for best resultat sett Y-variabelen tilbake til bare mpg Klikk deretter Marker Properties Set Symbol til Hollow Circle Neste sjekk Legg til merker til markører og sett Variabel å gjøre, og klikk deretter Submit. Som du ser, er hvert punkt nå en hul sirkel med navnet på bilen som er skrevet ut ved siden av den, men mange av navnene overlapper. Du kan forbedre situasjonen noe ved å endre etiketten. vinkelen til 45 grader, men generelt kan du bare sette nyttige etiketter på en scatterplot hvis det har et lite antall observasjoner, og de spres ut. Overlaying Plots. Next vil vi kombinere flere plott. Fjern markering Legg til etiketter til markører Klikk Accept for å godta disse innstillinger for Marker egenskaper og gå tilbake til Plot 1-vinduet og klikk deretter Godta igjen for å godta plottet som det er og gå tilbake til hoved twoway-vinduet Klikk Opprett for å legge til et annet plott i grafen Denne gangen vil vi lage et linjeplot Sett plottetype til Linje og igjen velg mpg og vekt som Y - og X-variablene Klikk Send for å se resultatet. Det er sannsynligvis ikke det du forventet - det ser faktisk ut som et skribbe. Det er fordi Stata trekker linjen fra observasjon en til observasjon to til observasjon tre osv. Det du vil ha, er en linje fra observasjonen med den laveste vekten til den med den nest laveste vekten osv. Derfor inkluderte Stata avkrysningsboksen Sorter etter x-variabel Dette endrer ikke den faktiske rekkefølgen til observasjoner i datasettet, bare rekkefølgen de er koblet til i linjeplottet. Sjekk det og klikk på Send igjen. Denne gangen bør du få grafen du forventet. Merk at mens linjen kobler alle punktene i spredningsdiagrammet, går det til mange poeng at scatter plot ikke inkluderer det fordi du ikke satte en hvis betingelse for linjeplotten, så det s plotting alle observasjonene i data Evnen til å angi forskjellig hvis forholdene for ulike tomter er veldig nyttige , selv om du vil merke at twoway-vinduet har sin egen hvis i kategorien som gjelder for alle tomter. Linjegenskaper. Du kan kontrollere hva linjen ser ut som ved å klikke på Linjeegenskaper. Det mest brukte alternativet her er Mønster. Som standard skiller Stata forskjellig fra linjestykker etter farge, men det hjelper ikke hvis grafen må skrives ut i svart og hvitt. I stedet kan du angi et mønster for hver linje Alternativt kan du velge et skjema som er designet for utskrift. For å se det i handlingssett Mønster til Dash også prøv å sette Tilkobling metode til Stairstep. Plotting Subsamples. Let s gå tilbake til bare å plotte mpg vs vekt, men denne gangen la s gjøre utenlandske biler en farge og den innenlandske biler en annen Du kan gjøre dette ved å lage to tomter, en for utenlandske biler og en for de innenlandske bilene, som hver har en hvis betingelse som begrenser den til riktig subpopulasjon. Stata vil gjøre dem forskjellige farger automatisk. Begynn ved å tilbakestille alt Klikk på Godta to ganger for å komme tilbake til mai n twoway-vinduet, og klikk deretter R-knappen nederst til venstre for å tilbakestille plottene. Neste klikk. Opprett, la typen være som Scatter, sett Y-variabelen til mpg og sett X-variabelen til vekt. Klikk deretter på hvis i og i Hvis-boksen skriver utenlandske The utropstegn er Stata for ikke slik at dette ikke betyr at det er utenlandsk og tilsvarer utenlandsk 0 Således vil denne plottet bare inneholde de innenlandske bilene. Klikk på Godta for å komme tilbake til hovedvinduet, og klikk deretter Opprett igjen og gjenta hele prosessen med en viktig forskjell denne gangen i Hvis-boksen bare skrive utenlandsk Denne tomten vil bare inneholde utenlandske biler Klikk på Send for å se resultatet. Den resulterende grafen gjør det svært pent at innenlandske biler blå og utenlandske biler rød. Men legenden gir deg ingen indikasjon som er hvilken For å gjøre det må du ta kontroll over legenden selv. Kontrollere utseendet til en graf. Du har ikke sett noen alternativer for å kontrollere legenden, for så langt har vi vært fokusert på egenskapene til individuelle tomter Legenden er ikke knyttet til et bestemt plott fordi det muligens inneholder informasjon fra alle tomter. For å komme seg til det må du klikke Godta og gå tilbake til twoway-vinduet Her kontrollerer du aspekter av grafen som helhet, inkludert legenden. Klikk på fanen Legend Legendens oppførsel kontrollerer bare om legenden er vist eller ikke. Siden Stata mener at grafen vår burde ha en og vi er enige, kan vi la den bli satt til Standard. På den annen side gir standardtastene ingen nyttig informasjon for denne grafen, så vi må overstyre dem Kontroller Overstyr standardtastene Deretter i boksen under må du skrive inn tallet til hvert tomt etterfulgt av hvordan du vil at det skal merkes med anførselstegn. For denne grafen type.1 Innenlandske biler 2 utenlandske biler. Nå klikker du Send, og du får en graf med en nyttig legende. Merk at rekkefølgen der du viser tomtene, er rekkefølgen der de skal vises i legenden, hvis du skrev 2 utenlandske biler 1 innenriksbiler, legenden ville sette de utenlandske bilene først. Organisasjonsutseende-knappen åpner en dialogboks med alle mulige alternativer knyttet til hvordan legenden ser ut. Klikk på fanen Organisasjon og sett Rækker kolonner til kolonner som lar den settes til bare en kolonne. Etikettene og regionfaner lar deg for å kontrollere utseendet på legenden tekst og hele legenden boksen henholdsvis De forskjellige alternativene som størrelser og farger er selvforklarende, men disse samme alternativene vises i mange forskjellige sammenhenger, så det er verdt å ta et øyeblikk å eksperimentere og se hvordan de fungerer. Velg some different colors and such just to see how they work Then click Accept to get back to the main twoway window. The Placement button allows you to control where the legend is placed in the graph To understand how locations are specified, imagine putting the face of an analog clock over your graph 12 o clock is the top, 6 o clock the bottom, 3 o clock the right side, etc You can also specify that the legend goes inside the plot region rather than i n the border area around it--just make sure it doesn t cover up anything important. Try setting the Position to 12 o clock and check Place legend inside plot region then click Submit to see the results. You can add a title to the legend using the Title tab of the in the Legend organization and appearance properties window, but you re much more likely to want to add a title to the graph itself To do so click Accept to get back to the main twoway window again, and then click on its Titles tab This gives you four boxes where you can put text the Title Subtitle Caption and Note The easiest way to see what each one means is to try them out, so type Title Subtitle Caption and Note in their respective boxes, and click Submit to see the result. As you see, Title and Subtitle go at the top, while Caption and Note go in the bottom left Each also has a particular font size associated with it However, these are simply defaults Click on the Properties button associated with each one and you can change its position and format Legend titles work in the same way, but they appear inside the legend box. If you want the text to be split across multiple lines, put each line in quotes To see this in action, replace Title with First Line Second Line and click Submit. Next we ll consider the axes of the graph Click on the Y axis tab the X axis tab is identical and the first thing you ll see is the Title box If a plot has just one Y variable, the default title for the Y axis is that variable s label if it has one, or else simply its name If all the plots have multiple Y variables, the default is no title at all However, you can override the default by typing something here, and control its format by clicking Properties Type in Miles Per Gallon and click Submit to see the effect. Major ticks are the marks along the axis with numbers by them that we ve been seeing all along, but by clicking Major tick label properties you can control how many there are and where they are placed This is done by cho osing one of several rules Use the default rule allows Stata to choose, which it usually does pretty well Suggest of ticks leaves most of the control to Stata but allows you to set roughly how many ticks there will be Min Max puts ticks at just the bottom and top of the axis Range Delta gives you complete control as long as you want the ticks to follow a regular rule For example, select Range Delta set the Minimum value to 0, the Maximum value to 40, and the Delta to 5, then click Submit to see the results. The result is a Y axis that starts at zero and has ticks every five units, but note that the graph continues up to 41 because one car got 41 miles per gallon You can extend a graph by extending an axis remember the default version of this graph started at ten but you cannot truncate it Stata will always make the graph big enough to plot all the observations in your data If you really wanted the graph to stop at 40 you d have to add an if condition like mpg 40.Custom rules allow you t o place ticks anywhere you like and have them say whatever you like The syntax is simply a list of numbers and associated labels For example, select Custom and in the Custom rule box type 10 Terrible 20 Mediocre 30 Very Good. The result is a less informative but more eloquent graph You could accomplish the same thing by putting value labels on the variable If you already have value labels assigned just click on the Labels tab and check Use value labels. Every tick does not need a text label For example, you could set the custom rule to 10 Terrible 15 20 Mediocre 25 30 Very Good 35 40 and get ticks every five units with labels at just 10, 20 and 30 However, this will cause the labels to overlap, or at least crowd each other To fix that, click on the Labels tab and set Angle to Horizontal Since this will force Stata to expand the margin to the left of the plot in order to make room for the labels, set the Size to v Small. However, the text labels don t include the numbers 10, 20 or 30, whic h looks odd since the other tick marks do have numbers To make those numbers appear, add them to the end of their respective text labels 10 Terrible 10 15 20 Mediocre 20 25 30 Very Good 30 35 40 That way they ll line up with the other numbers. Minor tick label properties controls smaller ticks that go in between major ticks They follow the same rules as major ticks, but the rules apply to the spaces between the major ticks rather than the whole axis Obviously the default size is smaller as well, but they are otherwise similar. Axis line properties controls the appearance of the axis itself, while Axis scale propertie s controls its scale This includes the ability to change it to a logarithmic scale, to reverse the scale, and to extend the scale but not to truncate it--see the discussion above. Using By with Graphs. Using by in a graph does not give you a completely separate graph for each subpopulation, but it does give you a separate plots within a single graph. The graph we have been work ing with has become unwieldy, so start by clicking the reset button Then set up a scatter plot of mpg on weight just like we have made before Click Accept to go back to the twoway window, then click on the By tab Check the box for Draw subgraphs for unique values of variables and in the Variables box type or select foreign. Click Submit and you ll see two scatter plots side-by-side, one for domestic cars and one for foreign cars. Now replace foreign with rep78 This variable takes on five values, plus it has some missing values Check the boxes for Add a graph with totals and Add graphs for missing values and click Submit. The resulting graph has seven plots one for each of the five standard values taken by rep78 one for observations which are missing rep78 and one for all observations However, the default arrangement of these plots is not particularly attractive, so click on Subgraph organization. One option would be to put all the plots on one row for easy comparison set Style to Compact, Rows Columns to Rows and then the number of rows to 1 Click Submit to see the result--obviously if you wanted to use this you d have to do something about the X axis labels, but you know how to do that. Another possibility would be to go back to the original format, but move the Total graph to the center of the bottom row First set the Style back to Default and Rows Columns back to Default and click Submit to take another look This arrangement has room for nine plots in three rows with three plots each, and Stata numbers them left to right and then top to bottom The Total graph is currently in the seventh position If we tell Stata to leave the seventh position blank, it will automatically move to Total graph to the eighth position, which is in the center of the bottom row To do so, check Force holes in the placement of graphs and in the Holes box type 7 Note that you could put multiple numbers in this box if you wanted to leave multiple holes Click Submit to see the result. Now click Acc ept to get back to the twoway window The Subgraph titles and Subgraph regions are all about controlling appearance and are similar to what you ve seen before Subgraph axes are a little more interesting One problem with our last graph is that Stata tried to reduce clutter by only putting one set of axes per row and column, but given the layout it looks random You can fix that by clicking Subgraph axes and then under Show Axes set both Y axes and X axes to Yes While you re here, also set Rescale axes to Yes for for both axes This tells Stata to choose the scale for each subgraph based on the points it contains rather than choosing one scale for all of them This makes each subgraph look nicer, but makes it impossible to compare them which may be the entire point of the graph. Overall Options. Finally click on the Overall tab to see some general-purpose options for the whole graph. Schemes are stored sets of defaults For example, the Economist scheme implements the graphics guidelines of the journal The Economist The two monochrome schemes s1 monochrome and s2 monochrome are particularly useful if you need to print your graph in black and white Feel free to experiment It s also possible to create your own schemes Try setting Scheme to s1 monochrome and then click Submit. Graph size can be confusing because when you re working with the graph in Stata, Stata will fit the graph in whatever size window you choose However, when it comes to printing or exporting the graph Stata will make it match the size you set here. Region properties refers to the Plot region everything inside a plot and the Graph region everything outside a plot This is where you can make global changes to the appearance of your graph like changing background colors. Saving a Graph. Once you ve created the graph you want, you can save it by clicking File Save As in the graph s window However, you should choose what type of file to save it as carefully The default, Stata Graph format has the advantage of allowing you to make further changes to the graph with the graph editor However gph files cannot be placed in other files like Word documents or web pages If you want to put your graph in a Word document use Enhanced Metafile format or for web pages we suggest Portable Network Graphics. Creating Graphs Using Commands. As you worked through the previous sections you ve probably noticed that Stata pasted a command into the Results window every time you created a graph Stata used everything you clicked on to formulate the command, but it s the command that actually created the graph As you can see, the commands to create graphs are often very complicated If you write the commands yourself you may be able to make them somewhat simpler, but not much. So why learn how to create graphs using commands at all First of all, for simple graphs it can be much faster For example, you can create your basic scatter plot of mpg on weight simply by typing. scatter mpg weight. Second, even if you ve created a graph u sing the graphical user interface you may want to modify it by recalling the command and making changes Third, there are a very few things that cannot be done using the graphical user interface. On the other hand, there s little point in trying to learn the proper syntax for every graph option Let the graphical user interface help you with details like choosing text sizes and colors What you need to know is the basic syntax structure, and that s what we ll discuss. No matter how you created your graph, you should store the command in a do file This allows you to recreate the graph later, if needed It also serves as a record of how you created the graph. Graph Commands. All graph commands really come down to one command graph It is followed by either a type of graph e g graph bar or a family of graphs followed by a type of graph e g graph twoway scatter Then comes whatever information is needed to create the graph itself However, the most common graph types and families were also made stand alone commands, which is why you can just type scatter mpg weight. For the ubiquitous twoway family basically graphs with a Y axis and an X axis what follows is a varlist The last variable in the list is taken to be the X variable, and all the others are Y s--similar to how regress handles a varlist but in the opposite way. Graph commands can use if and in just like regular Stata commands they go at the end of the command but before any optionsbining Plots. If you want to include multiple plots in a graph, they must be separated either by putting them in parentheses or by putting two pipe characters between them Thus to create a graph containing two scatter plots of mpg on weight one for foreign cars and one for domestic cars, you can type either. scatter mpg weight if foreign scatter mpg weight if foreign. twoway scatter mpg weight if foreign scatter mpg weight if foreign. Note how in the second case you had to start with twoway That s because a Stata command can t start with a parenthesis, but once you put it in the context of a twoway graph Stata will understand what you mean. Graph commands cannot use the standard by prefix, but most allow a by option that does the same thing. scatter mpg weight, by foreign. Graph options follow the general option rule of going at the end of the command following a comma, but by that definition a single graph can contain several commands For example, the Sort on x variable checkbox for line plots translates into the sort option but it has to stay with the line plot if the graph has more than one Thus if you typed. line mpg weight scatter mpg weight, sort. the sort option would be applied to the scatter plot, where it would do little good Instead you should type. line mpg weight, sort scatter mpg weight. Things like titles are also options. scatter mpg weight, title MPG vs Weight. Note that the text of the title does not have to go in quotes--unless it has a comma in it You can use quotes to separate lines, just like when you typed it in the Ti tle box. But what really makes life interesting is when your options have options Suppose you wanted the title to be merely medium large medlarge rather than the default very large vlarge , and also a dark red specifically, cranberry You can make it so with the size and color options, but to make it clear what they are controlling the size and color of they have to go inside the title s parentheses Yet they still follow a single comma Thus the command becomes. scatter mpg weight, title MPG vs Weight, size medlarge color cranberry. Of course it s at this point that it becomes attractive to let the graphical user interface keep track of the proper placement of such things for you, not to mention letting you know that medlarge and cranberry are among the available options. For the rest of this article we ll type out the graph commands rather than using the graphical user interface, partially for practice but mostly because we ll be making fairly simple graphs and that s the quickest way to do so. Other Types of Graphs. Stata can create dozens of different kinds of graphs--for a much larger sampling, see the Visual Overview on Stata s web site This section will discuss a few more that are fairly commonly used at the SSCC. Stata can plot several different kinds of fit lines automatically The most common are lfit linear fit , qfit quadratic fit , lfitci linear fit with confidence intervals and qfitci quadratic fit with confidence intervals They re not very interesting by themselves--usually they re overlaid on a scatter plot The syntax is just like any other twoway graph Type. scatter mpg weight lfit mpg weight. Or if you prefer, set up the scatter plot in the graphical user interface as usual, then add a second plot setting the plot category and type to Fit plots and choosing Linear prediction --but typing it will be a whole lot faster. The versions that show confidence intervals need a little care because they can cover things up Try. scatter mpg weight qfitci mpg weight. Any points within the confidence interval are covered up by the shaded region You can fix that by reversing the order of the plots in the command However, qfitci is not one of the plot types that is recognized by itself, so you need to start with twoway. twoway qfitci mpg weight scatter mpg weight. Now all the points are shown Think of a Stata graph as a painting done with completely opaque paints If you have multiple plots each plot is a layer of paint, and layers that are added later cover up what was there before Thus plots that cover areas should be listed first, and anything that needs to go on top should be listed last. How ever, all these plots do is regress Y on X or Y on X and X 2 and plot the predicted values for Y If you want to run a more complicated regression there s no automatic command to plot the predicted values On the other hand, you can easily store the predicted values in a new variable and plot it. Suppose you wanted to plot the predicted probabilities you got from a logit of foreign on mpg a clear case of reversing cause and effect, but the methodology doesn t care No graph command will do this for you, but you can do it yourself. logit foreign mpg predict phat line phat mpg, sort. The result looks reasonable, but try it as a scatter plot. scatter phat mpg. This demonstrates that the only values of mpg represented in the graph are those represented in your data set and keep in mind many observations have the same value of mpg That may or may not be a problem, but if you wanted to plot a smooth curve over the full range of mpg you could replace the actual values of mpg with made-up numbers that are evenly distributed from 14 to 41.gen realMPG mpg replace mpg 41-14 n-1 N-1 14 predict phat2 scatter phat2 mpg replace mpg realMPG. Note that with multivariate regressions if you want to plot the effect of one variable you will probably need to set the others to their means before making predictions Otherwise the line will jump all over due to the effects of the other variables. Stata does two very different kinds of bar plots twoway bar is just a variation on what we ve seen before. twoway bar mpg weight. But there s also graph bar which is not part of the twoway family It plots summary statistics the default is mean rather than values, and is normally used to compare between variables or between groups Variables are simply listed, and the group variable is specified using the over option For example. graph bar weight price, over foreign. hbar is almost identical--it just turns everything sideways. graph hbar weight price, over foreign. If you want to compare something other than the mean, put that statistic in parentheses before the list of variables. graph hbar median weight price, over foreign. Histograms are very simple to create. Note that by default Stata does not put frequency on the Y axis, but probability density This fits with the idea of a histogram being an approximation to the probability density function, but probably isn t how you were taught to make histograms back in grade school You can have it plot frequencies using the frequency option percent is another that is frequently used. If you don t like Stata s default bins you can take control by either setting the number of bins bin option or the width of a bin width option You can get the same results either way The mpg variable goes from 12 to 41, for a total range of 29 Stata chose eight bins, which means each had a width of 29 8 3 625 If you wanted 10 bins, you could type. hist mpg, bin 10 frequency. But you ll get the exact same graph from. hist mpg, width 2 9 frequency. If you have discrete data, the discre te option tells Stata to choose bins accordingly For example, if you just type. Stata will choose eight bins even though rep78 only has five values The result is a confusing histogram of fairly simple data. However, if you add the discrete option Stata creates five bins for the five values. hist rep78, discrete. The result is a much clearer graph. Kernel Densities. You can overlay a kernel density on your histogram just by adding the kdensity option there s also a normal option to add a normal density. hist mpg, width 2 9 frequency kdensity. You can also create an independent kernel density plot with the kdensity command. The most commonly used option for kernel densities is bwidth which sets the bandwidth Compare. kdensity mpg, bwidth 5.kdensity mpg, bwidth 1.The Graph Editor. Stata includes a graph editor that can be used to modify a graph after it has been created Its big disadvantage is that it doesn t give you a command you can save in a do file and use to recreate the graph at will However, it does allow you to make changes very simply and easily. To see it in action, make a simple scatter plot. scatter mpg weight. Then click File Start Graph Editor You re now ready to make changes to this graph. On the left are several buttons that place the graph editor in a particular mode The top button, the arrow, puts it in pointer mode, which allows you to select an item on the graph to edit For example, if you click on the plot part of the graph i e inside the axes you ll be able to edit the plot region Color and Margin will appear in the tool bar at the top, but if you click More you ll be able to change many more properties. If you then click on a particular point you can change the plot itself Now the immediate options are Plottype Color Size and Symbol but you can again click More to see other things. As you do, note the Object Browser on the right Stata keeps track of the various parts of a graph in a sort of tree structure, and as you click on things it will highlight the object you ve selected You can also select an object directly For example, click title and you can add a title by typing it in the Text box Type in MPG vs Weight 1978 Cars and press Enter to see the results. The next three buttons the large T the diagonal line, and the circle with a plus sign allow you to add text, draw lines and place new points anywhere you need them As an example, let s add the Toyota Prius for comparison 46 mpg and about 3000 pounds for a 2008 four-door The smart way would be to add it to the dataset before making the graph, but we ll do it using the graph editor as an exercise. The first problem is that the graph ends at 42 mpg To fix that select yaxis1 in the Object Browser and click More Then set the Axis rule to Range Delta with a Minimum value of 10 a Maximum value of 50 and a Delta of 5 Click OK and the graph will be rescaled--and more ticks will be added so we have a better chance at marking 46 accurately. Now click the circle with a plus sign on the left and then cli ck as best you can at the location mpg 46 just above the line and weight 3000 This will create a hollow circle at that location by default, but note that you could change its appearance at will Seeing the point on the graph makes it clearer that the real advantage of a Prius over a 1978 VW Diesel the 1978 car with 41 MPG is not the Prius somewhat higher MPG, but the fact that it gets that MPG despite being a much heavier car. Now click on the T to add text and then click to the right of the new point This will give you the Textbox properties window In the Text box type 2008 Toyota Prius for comparison and set the Size to Small Then click OK. The bottom button on the left is the grid editor This allows you to make drastic changes to your graph, like rearranging the parts Use with discretion, and saving your graph before changing anything is highly recommended. This is a good time to mention why you might want to save graphs in Stata format while it s true that you can t put them into docum ents that way, you can make changes to them in the graph editor Thus you might want to keep two copies of important graphs, one in Stata graph format in case you need to make changes, and one in something like format that you can insert into your paper. Last Revised 6 7 2013.
No comments:
Post a Comment