Manuale di Gretl: Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library | ||
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Sulla barra dei menù della finestra principale si trovano, nell'ordine da sinistra a destra, i menù File, Utilità, Sessione, Dati, Campione, Variabile, Modello e Aiuto.
: Aggiunge dati al dataset in uso, da un file di dati di gretl, un file con dati separati da virgole, o un foglio elettronico.
: salva il file di dati gretl in uso.
Capitolo 4 e anche l'Appendice D.
: salva il dataset in uso in formato CSV (valori separati da virgole), o nei formati di GNU R o GNU Octave. Si veda illa Sezione Database binari nel Capitolo 4 e la Sezione Creare un file di dati da zero nel Capitolo 4.
: Si veda: Apre una finestra che contiene la registrazione dei comandi eseguiti finora.
: apre un file di comandi di gretl creato dall'utente o uno dei file di esempio forntiti con il programma. Se si intende creare un file di comandi da zero, occorre usare il comando successivo, .
"modalità esperto" (che sopprime la visualizzazione di alcuni messaggi di avvertimento); attiva o sopprime il controllo per la disponibilità in rete di aggiornamenti di gretl; configura o disattiva la barra degli strumenti nella finestra principale. Si veda il Capitolo 11 per i dettagli.
: imposta i percorsi per vari file a cui gretl deve accedere; sceglie i caratteri usati per mostrare i risultati; attiva la: abbandona il programma. Se non si è in modalità esperto, verrà proposto di salvare il lavoro svolto.
t, chi-quadro, F e Durbin–Watson).
: cerca i valori critici per alcune distribuzioni di uso comune (normale o Gaussiana,t, chi-quadro, F o gamma. Si veda anche il comando pvalue nel Capitolo 12.
: apre una finestra che mostra i p-value per le distribuzioni Gaussiana,"Differenza delle medie" e "Differenza delle varianze" nel menù Dati.
: calcola le statistiche test e i p-value per una serie di test di ipotesi di uso comune (media della popolazione, varianza e proporzione, differenza delle medie o delle varianze e proporzioni). Occorre inserire nella finestra di dialogo le necessarie statistiche del campione. Alcuni semplici test richiedono che sia indicata una serie di dati, invece che delle statistiche del campione: si veda"terminale" in cui è possibile digitare dei comandi, come se si stesse usando la versione a riga di comando gretlcli, invece di quella con interfaccia grafica. Si veda il Capitolo 12.
: apre una finestra di: controlla l'accuratezza numerica di gretl usando i test di riferimento per la regressione lineare adottati dal National Institute of Standards and Technology statunitense.
: apre un file di sessione salvato in precedenza.
: salva la sessione corrente in un file.
: salva la sessione corrente in un file, scegliendone il nome.
: apre una finestra con un elenco (non modificabile) dei valori delle variabili (tutte o un sottoinsieme di esse).
: apre una finestra di foglio elettronico, con cui è possibile modificare valori, aggiungere nuove variabili, o estendere il numero delle osservazioni.
: riordina l'elenco delle variabili nella finestra principale, seguendo l'ordine numerico dell'ID o quello alfabetico del nome.
"con fattore" (ossia, con i punti colorati in modo diverso a seconda del valore di una data variabile dummy), un boxplot e un grafico 3D. Si veda il Capitolo 7 per i dettagli.
: apre una finestra di dialogo che permette di scegliere tra un grafico temporale, un grafico a dispersione X–Y, un grafico X–Y a impulsi (barre verticali), un grafico X–Yy, rappresentata rispetto a diverse variabili sull'asse x, oppure con diverse variabili sull'asse y rappresentate rispetto a una data variabile sull'asse x. Può essere utile per l'analisi esplorativa dei dati.
: mostra una raccolta di grafici (al massimo sei), con una variabile sull'asse"Visualizza descrizione" mostra le informazioni disponibili per il file di dati in uso; "Modifica descrizione" permette di modificarle (se si ha il permesso di farlo).
, :: apre una finestra con una descrizione completa del dataset in uso, che include le informazioni di riepilogo e quelle specifiche di ogni variabile.
: mostra un insieme abbastanza ricco di statistiche descrittive per tutte le variabili del dataset.
: mostra i coefficienti di correlazione per tutte le coppie di variabili nel dataset.
t per l'ipotesi nulla che le medie della popolazione siano uguali per due variabili scelte, mostrando il p-value.
: calcola la statisticaF per l'ipotesi nulla che le varianze della popolazione siano uguali per due variabili scelte, mostrando il p-value.
: calcola la statistica: mostra un menù di trasformazioni standard per le variabili (logaritmi, ritardi, quadrati, ecc) che è possibile aggiungere al dataset. Dà anche l'opzione di aggiungere variabili casuali e (per i dataset di serie storiche) variabili dummy stagionali (ad es. variabily dummy trimestrali per dati trimestrali). Include la possibilità di impostare il seme del generatore di numeri pseudo-casuali.
: a volte i comandi di gretl generano nuove variabili. Questo comando sincronizza l'elenco delle variabili visualizzato nella finestra principale con l'elenco mantenuto internamente dal programma.
: seleziona punti di partenza e arrivo diversi per il campione in uso, all'interno dell'intervallo di dati disponibili.
: si spiega da sé.
: per serie storiche con frequenza superiore a quella annuale, permette di diminuire la frequenza dei dati, usando uno dei quattro metodi di compattamento disponibili (media, somma, inizio del periodo, fine del periodo).
: data una variabile dummy (indicatore) con valori 0 o 1, vengono scartate dal campione tutte le osservazioni per cui la variabile dummy vale 0.
Capitolo 12 per maggiori dettagli sugli operatori Booleani che possono essere usati.
: simile al precedente, tranne per il fatto che non si ha bisogno di una variabile predefinita: basta fornire una condizione Booleana (ad es. sqft > 1400) e il campione sarà ristretto alle osservazioni che soddisfano la condizione. Si veda la voce genr nel: produce un rapporto sulle osservazioni per cui mancano dei valori. Può essere utile durante l'esame di un dataset panel, dove è abbastanza comune incontrare valori mancanti.
"mancante" o "non disponibile".
: imposta il valore numerico che sarà interpretato come"marcatori per le osservazioni" (brevi stringhe che identificano singole osservazioni) e aggiunge queste informazioni al dataset. Si veda il Capitolo 4.
: richiede di specificare un file di testo che contiene: apre una finestra di dialogo che permette di imporre una struttura di serie storiche a un dataset che era finora considerato non datato.
: permette di convertire un dataset panel da una struttura "pila di dati cross-section" a una "pila di serie storiche" (a differenza del comando precedente, questo modifica effettivamente l'organizzazione dei dati).
"attiva" viene impostata facendo clic sulla riga che la contiene nella finestra principale. La maggior parte delle opzioni si spiegano da sole. Si noti che è possibile rinominare una variabile e modificare la sua etichetta descrittiva usando "Modifica attributi". È anche possibile definire una nuova variabile attraverso una formula (che può essere una funzione di una o più variabili esistenti). Per la sintassi di queste formule, si veda la sezione "Definisci nuova variabile" della guida in linea o la voce genr nel Capitolo 12. Un semplice esempio:
: la maggior parte di questi comandi operano su una sola variabile alla volta. La variabilepippo = x1 * x2creerà la nuova variabile
pippo
come prodotto delle variabili
esistenti x1
e x2
.
In queste formule, le variabili devono essere indicate per
nome, non per numero identificativo.la Sezione Stimatori e test: sommario nel Capitolo 12 e il resto del Capitolo 12, oppure il capitolo "Stima" della guida in linea. Si veda anche il Capitolo 8 a proposito della stima di modelli non lineari.
: per i dettagli sui vari stimatori offerti in questo menù, si consulti: usatelo! Fornisce dettagli sulla sintassi dei comandi e delle finestre di dialogo.