डमीज धोखा पत्र के लिए मुद्रा व्यापार विदेशी मुद्रा (या विदेशी मुद्रा) बाजार व्यापार के लिए सबसे तेजी से और सबसे अस्थिर वित्तीय बाजारों में से एक है। एक ही समय में सेकंड के मामले में पैसा बनाया या नष्ट हो सकता है, मुद्राएं कई दिनों, हफ्तों, यहां तक कि सालों तक चलने वाले महत्वपूर्ण रुझानों को प्रदर्शित कर सकती हैं। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि विदेशी मुद्रा बाजार हमेशा आगे बढ़ रहे हैं, एक सुलभ और लक्षित समृद्ध व्यापार वातावरण प्रदान करते हैं। मुद्रा व्यापार के लिए एक ब्रोकर का चयन ऑनलाइन मुद्रा व्यापार दुनिया भर से संचालित विभिन्न खुदरा व्यापार ब्रोकरेज फर्मों के दर्जनों द्वारा की पेशकश की है, तो आप से चुनने के लिए कई विकल्प हैं। यहां पूछने के लिए कुछ महत्वपूर्ण प्रश्न पूछे हैं जब आप ब्रोकर का चयन कर रहे हैं: कितनी अच्छी तरह से फांसी फैलती है किसी भी दलाल का मूल्यांकन करने की कुंजी आपके व्यापार निष्पादन की गति और विश्वसनीयता है। क्या आप लगातार कीमत पर व्यापार करने में सक्षम हैं यदि आप 8217re को बेचने की कोशिश कर रहे हैं, और आपका व्यापार अनुरोध विफल हो जाता है, और you8217re ने कम कीमत की पेशकश की है, तो संभवतः you8217re की मांग की जा रही है (आपसे सौदेबाजी करने की तुलना में व्यापक प्रसार पर आपके व्यापार का अर्थ प्रभावी है I8217re।) क्या आपके दलाल ने सीमा के आदेश पर मूल्य में सुधार की पेशकश की है, स्टॉप-लॉसन ऑर्डर के लिए, ब्रोकरेज 8217 के निष्पादन की गुणवत्ता अनुभव की गई गिरावट की मात्रा के नीचे आती है जब मूल्य अंतर डेटा या समाचार घोषणाओं। आपको स्टॉप-लॉस ऑर्डर के फैसलों 8212 पर कुछ गिरावट की उम्मीद करनी चाहिए, 8220 कितना है 8221 आदेश कैसे भरे गए हैं यह पता लगाएं कि आपके स्टॉप-लॉसन या लाभ-लाभ के आदेश कैसे भरे हुए हैं क्या एक स्टॉप-लॉस विक्रय ऑर्डर भर दिया जाता है जब बोली की कीमत स्टॉप प्राइस से मेल खाती है, जैसे कि 1013 की कीमत की बोली से शुरू होने वाले 10 स्टॉप पर स्टॉप की बिक्री की गारंटी होती है, यदि हां, तो ऐसी गारंटियों के लिए कोई भी अपवाद हैं जो सीमा भरने के लिए पॉलिसी क्या 8217 आदेश क्या बाजार में बोली मूल्य को सीमा आदेश की कीमत से मेल खाने की जरूरत है, उदाहरण के लिए, एक सम्मानित ब्रोकर ने अपनी वेबसाइट पर स्पष्ट रूप से आदेश निष्पादन नीतियों को परिभाषित किया होगा। सभी बाजार स्थितियों में स्थिरता फैल रहे हैं ज्यादातर विदेशी मुद्रा दलाल इन दिनों चर के प्रसार की पेशकश करते हैं। जब बाज़ार की तरलता अधिक होती है, तो फैलता कड़े हो जाएगा। अस्थिर बाजार की स्थितियों और प्रमुख समाचार घटनाओं के दौरान, फैलता स्वाभाविक रूप से चौड़ा होता है। हालांकि, परिवर्तनशीलता की मात्रा वास्तव में दलालों के बीच भिन्न हो सकती है, इसलिए सुनिश्चित करें कि आप यह समझते हैं कि बाजार 8217 वास्तव में आगे बढ़ने के दौरान कितने फैल सकता है। यह देखने के लिए ब्रोकर 8217 की वेबसाइट पर देखें कि क्या वे अपने निष्पादन आंकड़े प्रकाशित करते हैं, जो आपको अपने निष्पादन की गुणवत्ता 8212 में अधिक जानकारी दे सकते हैं, गति सहित, सफलतापूर्वक निष्पादित व्यापार अनुरोधों का प्रतिशत, और मूल्य में सुधार के लिए अवसर। याद रखें: चुस्त फैलाव केवल उतना ही अच्छा है जितना उनके साथ चल रहा है। कमीशन संरचना क्या है ज्यादातर ऑनलाइन विदेशी मुद्रा ब्रोकरेज व्यापार आयोगों को चार्ज किए बिना व्यापार निष्पादन प्रदान करते हैं। इसके बजाय, दलाल को बोली और प्रस्ताव के बीच कीमत फैलाने से मुआवजा दिया जाता है। कुछ ब्रोकर एक कमीशन-आधारित मूल्य निर्धारण संरचना प्रदान करते हैं, जो व्यापार के फैलाव फैले हुए हैं। अगर ब्रोकरेज प्रति-व्यापार कमीशन का शुल्क लेता है, तो आपको अपनी गणना में उस लागत पर ध्यान देने की आवश्यकता है कि क्या यह 8217 वास्तव में एक फैल-आधारित कमीशन के मुकाबले बेहतर सौदा है। फ्यूचर कितना लाभ उठाता है एक अच्छी चीज का बहुत ज्यादा फायदा उठाने के मामले में, हाँ। पिछले कई सालों में, खुदरा व्यापारियों को उपलब्ध अधिकतम लाभ कम कर दिया गया है नियामकों द्वारा। उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य अमेरिका में अधिकतम उपलब्ध लाभ 50: 1 है। संयुक्त राज्य अमेरिका के बाहर कुछ बाजारों में, जैसे कि यूनाइटेड किंगडम और ऑस्ट्रेलिया, 200: 1 लीवरेज उपलब्ध है। आम तौर पर, अधिक से अधिक लाभ उठाने वाले फर्म (200: 1 से अधिक) अपने ग्राहकों के सर्वोत्तम हित के लिए नहीं देख रहे हैं और अधिक बार नहीं, एक प्रमुख नियामक निकाय के साथ पंजीकृत नहीं हैं। क्या व्यापार संसाधन उपलब्ध हैं फर्म द्वारा दिए गए सभी उपकरण और संसाधनों का मूल्यांकन करें। क्या ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म सहज और उपयोग में आसान है क्या चार्टिंग टूल्स उपलब्ध हैं क्या न्यूज़फ़ेड्स उपलब्ध हैं क्या वे नियमित आधार पर लाइव मार्केट कमेंटरी प्रदान करते हैं फर्म किस प्रकार के शोध प्रदान करता है क्या वे मोबाइल ट्रेडिंग की पेशकश करते हैं क्या आप ई के माध्यम से दर अलर्ट प्राप्त कर सकते हैं? - मेल, पाठ संदेश, या ट्विटर क्या आईफोनिपैड ऐप हैं क्या फर्म का समर्थन स्वचालित व्यापार होता है क्या प्लेटफॉर्म लेनदेन विवरण, मासिक विवरण, लाभ-और-हानि (पीएम्पएल) की रिपोर्टों सहित मजबूत रिपोर्टिंग क्षमताओं की पेशकश करता है, और इसी प्रकार 24 घंटे ग्राहक सहायता उपलब्ध विदेशी मुद्रा एक 24-घंटे का बाजार है, इसलिए 24-घंटे का समर्थन आवश्यक है क्या आप फोन, ई-मेल और चैट द्वारा ग्राहक सेवा फर्म का उपयोग कर सकते हैं क्या फर्म 8217 के प्रतिनिधियों को ज्ञान-योग्य लाइसेंस प्राप्त है। समर्थन की गुणवत्ता फर्म से फर्म से भिन्न हो सकती है, इसलिए खाता खोलने से पहले इसे पहले ही अनुभव करना सुनिश्चित करें। ठोस वित्तीय के साथ फर्म विनियमित है, संयुक्त राज्य अमेरिका में, ऑनलाइन मुद्रा ब्रोकरेज को राष्ट्रीय वायदा एसोसिएशन (एनएफए) द्वारा विनियमित किया जाता है, जो कमोडिटी फ्यूचर्स ट्रेडिंग कमिशन (सीएफटीसी) निरीक्षण के अधीन स्वयं नियामक संस्था है। ठोस विनियामक चौखटे वाले अन्य भौगोलिक क्षेत्रों में यूनाइटेड किंगडम ईरोपैस, ऑस्ट्रेलिया, जापान, हांगकांग और सिंगापुर 8212 को आदर्श रूप से आपको एक दलाल के साथ व्यापार करना चाहिए जो कम से कम इन नियामक एजेंसियों द्वारा नियंत्रित किया जाता है। कौन फर्म प्रबंधन विशेषज्ञता को एक प्रमुख कारक है, क्योंकि एक व्यापारी 8217 के अंत उपयोगकर्ता अनुभव शीर्ष से तय होता है और फर्म 8217 के व्यवहार व्यवहार, निष्पादन गुणवत्ता, और इसी तरह से परिलक्षित होगा। फर्म में प्रबंधन और व्यापारिक अनुभव के स्तर का मूल्यांकन करने के लिए स्टाफ बायोस की समीक्षा करें। यदि ब्रोकरेज आपको बताता है कि शो चल रहा है, तो यह किसी कारण के लिए हो सकता है। मुद्रा दर के मूल सिद्धांतों को समझना मुद्रा की दरों के बुनियादी चालकों को ज्ञात मूल्य आंदोलनों को समझने की नींव है। यह समझना बहुत महत्वपूर्ण है कि क्या आप एक निवेश के रूप में मुद्रा व्यापार करना चाहते हैं। यहां कुछ सुझाव दिए गए हैं: सभी प्रमुख अर्थव्यवस्थाओं से प्रमुख आर्थिक आंकड़ों की रिपोर्ट जानिए वास्तविक परिणामों की तुलना में अपेक्षाओं के महत्व को समझें बेहतर परिणाम की आशा कैसे करें कि बाजार वास्तव में कैसे प्रतिक्रिया कर रहा है। डेटा की कीमतों और कीमतों के बारे में जागरूक रहें और बाजार की अपेक्षाओं से बाहर निकलते हैं जो आंकड़ों और घटनाओं से पहले होती हैं। ब्याज दर की उम्मीदों, आर्थिक वृद्धि की संभावनाओं, मुद्रास्फीति, और संरचनात्मक विकास के प्रमुख मूलभूत विषयों में इनकमिंग डेटा और समाचार का पता लगाएं। ध्यान रखें कि तकनीकी और स्थिति संबंधी विषयों को मूल सिद्धांतों को डूब सकता है। मुद्रा व्यापार के अवसरों की पहचान करना और ट्रेडिंग प्लान बनाना व्यापार के अवसरों की पहचान करना और प्रत्येक व्यापार को शुरू से खत्म करना मुद्रा व्यापार में सफलता के लिए आवश्यक है। जब आप एक निवेश उपकरण के रूप में मुद्रा व्यापार करते हैं, तो याद रखें: 8212 तैयार करके और 8212 के लिए एक पूर्ण व्यापारिक योजना के साथ व्यापार अनुशासन बनाए रखें: स्थिति दर्ज करने, प्रवेश और बाहर निकलने (लाभ को रोकना और लाभ लेना) इससे पहले कि आप किसी व्यापार में प्रवेश करें। स्टॉप-लॉस ऑर्डर के साथ हमेशा व्यापार करें व्यापार में you8217re से पहले स्टॉप लॉस पर निर्णय लें और don8217t इसे ले जाने के लिए जब तक यह 8217s मुनाफे की रक्षा नहीं करता है तकनीकी विश्लेषण के माध्यम से व्यापार प्रविष्टि और बाहर निकलने के स्तर की पहचान करें समझें कि प्रत्येक मुद्रा जोड़ी 8217 की कीमतें कैसे बढ़ती हैं और कीमतें किस तरह से चलती हैं व्यापार सेटअप और आपकी वित्तीय जोखिम-प्रबंधन योजना के आधार पर स्थिति का आकार निर्धारित करें। धीरज रखो 8212 मुद्राओं एक बहुत कुछ के आसपास चलते हैं। बाज़ार की प्रतीक्षा करें ताकि आप अपनी व्यापार रणनीति में प्रवेश कर सकें। आपके द्वारा 8217 के बाद एक व्यापार में अपना समय, ऊर्जा, और जोखिम पूंजी का निवेश किया, आपके काम ने अभी शुरू किया है। अपने व्यापार का प्रबंधन करते हुए यह सक्रियनीय परिणाम के लिए महत्वपूर्ण है I8217 सक्रिय है। सावधान रहें, लचीली रहें, लेकिन अपने व्यापारिक योजना में रहें। मुद्रा ट्रेडिंग के लिए डमीज, तीसरा संस्करण विवरण मुद्रा व्यापार के लिए आपकी सादे-अंग्रेज़ी मार्गदर्शिका मुद्रा ट्रेडिंग के लिए डमीज एक हाथ, उपयोगकर्ता के अनुकूल गाइड है जो बताता है कि विदेशी मुद्रा कैसे ( ForEx) बाजार में काम करता है और आप इसका एक हिस्सा कैसे बना सकते हैं। मुद्रा व्यापार के कई फायदे हैं, लेकिन इसमें तेजी से बदलते वित्तीय-व्यापारिक अवसर हैं। फॉरएक्स मार्केट हमेशा चलते रह रहे हैं तो आप डमी के लिए मुद्रा व्यापार के इस नए संस्करण के साथ कैसे बनाते हैं आप विशेषज्ञ मार्गदर्शन प्राप्त करेंगे, जिसे आप जानते हैं और विश्वसनीय हो सकते हैं Dummies brand8212now के लिए विषय पर नवीनतम जानकारी के साथ अद्यतन। अंदर, आपको ग्लोबल फोरेक्स बाजार के लिए आसान-से-आने का परिचय मिलेगा जो इसका आकार, दायरा और खिलाड़ियों को प्रमुख आर्थिक ड्राइवरों पर एक नजर डालती है जो मुद्रा के मूल्यों को प्रभावित करते हैं और डेटा की व्याख्या कैसे करते हैं और समर्थक की तरह की घटनाओं का विवरण। इसके अलावा, आप विभिन्न प्रकार की व्यापारिक शैलियों की खोज करेंगे और इससे पहले कि आप कुछ भी काम करें, एक ठोस रणनीति और गेम प्लान करें। मुद्रा व्यापार सम्मेलनों और उपकरणों को शामिल करता है एक अंदरूनी सूत्र सफल मुद्रा व्यापारियों की महत्वपूर्ण विशेषताओं को देखते हुए बताता है कि इसकी महत्वपूर्ण क्यों संगठित और तैयार की जानी चाहिए व्यापार के नुकसानों पर मार्गदर्शन का मार्गदर्शन करने के लिए बचने के लिए प्रबंधन नियमों का जोखिम उठाना है, चाहे आप विदेशी मुद्रा में शुरू हो रहे हों बाजार या एक अनुभवी व्यापारी जो आपके पोर्टफोलियो में विविधता लाने की तलाश में है, मुद्रा व्यापार के लिए डमीज आपको व्यापारिक सफलता के लिए तैयार करता है। Dummies Dummies पर संबंधित सामग्री हमेशा जटिल अवधारणाओं को लेने और उन्हें समझने में आसान बनाने के लिए खड़ी होती है। Dummies हर किसी को वे जानते हैं कि क्या आवेदन करने में अधिक जानकार और आत्मविश्वास में सहायता करता है। चाहे वह बड़ा परीक्षण पारित करें, उस बड़े पदोन्नति के लिए अर्हता प्राप्त करें या यहां तक कि स्वामी भी खाना पकाने वाली तकनीक वाले लोग जो डमी पर भरोसा करते हैं, सफलता के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण कौशल और प्रासंगिक जानकारी जानने के लिए उस पर भरोसा करते हैं। लर्निंग मेड आसानस्लाइडशेयर कार्यक्षमता और प्रदर्शन में सुधार के लिए कुकीज़ का उपयोग करता है, और आपको प्रासंगिक विज्ञापन प्रदान करने के लिए यदि आप साइट ब्राउज़ करना जारी रखते हैं, तो आप इस वेबसाइट पर कुकीज़ के उपयोग से सहमत होते हैं। हमारा उपयोगकर्ता अनुबंध और गोपनीयता नीति देखें। 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व्यापार के समान, आप इसे दिन में 24 घंटे, सप्ताह में पांच दिन कर सकते हैं, आपके पास मार्जिन ट्रेडिंग तक पहुंच है, और आप अंतरराष्ट्रीय बाजारों में निवेश प्राप्त करते हैं। एफएक्ससीएम एक प्रमुख विदेशी मुद्रा दलाली है निष्पक्ष और पारदर्शी निष्पादन 1 999 से, एफएक्ससीएम ने बाजार में बेहतरीन ऑनलाइन विदेशी मुद्रा व्यापार का अनुभव बनाने के लिए निर्धारित किया है। हमने नो डीलिंग डेस्क विदेशी मुद्रा निष्पादन मॉडल का नेतृत्व किया, जो हमारे व्यापारियों के लिए प्रतिस्पर्धी, पारदर्शी निष्पादन प्रदान करता है। पुरस्कार विजेता ग्राहक सेवा शीर्ष स्तर की व्यापारिक शिक्षा और शक्तिशाली उपकरण के साथ, हम विदेशी मुद्रा बाजार के माध्यम से हजारों व्यापारियों को मार्गदर्शन करते हैं, जिसमें 247 ग्राहक सेवा शामिल हैं खोज FXCM लाभ औसत स्प्रेड: टाइम-भारित औसत फैलाव 1 अक्टूबर 2018 से 31 दिसंबर 2018 तक एफएक्ससीएम पर व्यापार योग्य मूल्य से प्राप्त होता है। स्प्रेड आंकड़े केवल सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए हैं FXCM त्रुटियों, चूक या देरी या इस जानकारी पर निर्भर कार्यों के लिए उत्तरदायी नहीं है। लाइव स्प्रेड विजेट: डायनेमिक लाइव स्प्रेड फैक्ससीएम से कोई सर्वोत्तम उपलब्ध कीमत नहीं है डीलिंग डेस्क निष्पादन। जब स्थिर स्प्रेड प्रदर्शित होते हैं, तो आंकड़े 1 अक्टूबर 2018 से 31 दिसंबर 2018 तक एफएक्ससीएम पर व्यापार योग्य कीमतों से प्राप्त समय-भारित औसत होते हैं। दिखाए गये फैले मानक और सक्रिय व्यापारी आयोग-आधारित खातों पर उपलब्ध हैं। फैले चर और वेले के अधीन हैं स्प्रेड आंकड़े केवल सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए हैं FXCM त्रुटियों, चूक या देरी या इस जानकारी पर निर्भर कार्यों के लिए उत्तरदायी नहीं है। मिनी अकाउंट: मिनी अकाउंट्स 21 मुद्रा जोड़े पेश करती हैं और डिलीइंग डेस्क निष्पादन के लिए डिफ़ॉल्ट होती हैं, जहां मूल्य अंतरपणन रणनीतियां निषिद्ध होती हैं। एफएक्ससीएम अपने संपूर्ण विवेकाधिकार पर निर्धारित करता है, जिसमें मूल्य आर्बिट्रेज रणनीति शामिल है। मिनी खाते फैलता और मार्क-अप मूल्य निर्धारण ऑफर करते हैं। फैले चर और वेले के अधीन हैं निषिद्ध रणनीतियों का उपयोग करते हुए या 20,000 सीसीवाई को पार करने वाले इक्विटी के साथ मिनी अकाउंट्स को डीलिंग डेस्क निष्पादन के लिए स्विच किया जा सकता है। निष्पादन जोखिम देखें ग्राहक सेवा लॉन्च सॉफ्टवेयर लोकप्रिय प्लेटफॉर्म एफएक्ससीएम विदेशी मुद्रा अकाउंट्स के बारे में अधिक संसाधन उच्च जोखिम निवेश चेतावनी: मार्जिन पर अंतर के लिए विदेशी मुद्रा विनिमय और अनुबंध का जोखिम एक उच्च स्तर का जोखिम होता है, और सभी निवेशकों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता। संभावना यह है कि आप अपने जमा धन से अधिक नुकसान को बरकरार रख सकते हैं और इसलिए, आपको पूंजी के साथ अटकलें नहीं लेनी चाहिए कि आप खोने का जोखिम नहीं उठा सकते हैं। एफएक्ससीएम द्वारा पेश किए गए उत्पादों का व्यापार करने का निर्णय लेने से पहले आपको अपने उद्देश्यों, वित्तीय स्थिति, जरूरतों और अनुभव के स्तर पर सावधानी से विचार करना चाहिए। आपको मार्जिन पर ट्रेडिंग से जुड़े सभी जोखिमों के बारे में पता होना चाहिए। एफएक्ससीएम सामान्य सलाह प्रदान करता है जो आपके उद्देश्यों, वित्तीय स्थिति या जरूरतों को ध्यान में नहीं रखता है। इस वेबसाइट की सामग्री को व्यक्तिगत सलाह के रूप में नहीं माना जाना चाहिए। एफएक्ससीएम आपको एक अलग वित्तीय सलाहकार से सलाह लेने की सिफारिश करता है पूर्ण जोखिम चेतावनी को पढ़ने के लिए कृपया यहां क्लिक करें। एफएक्ससीएम कमोडिटी फ्यूचर्स ट्रेडिंग कमिशन के साथ एक पंजीकृत फ्यूचर्स कमीशन मर्चेंट और रिटेल फॉरेन एक्सचेंज डीलर है और यह राष्ट्रीय फ्यूचर्स एसोसिएशन का सदस्य है। एनएफए 0308179 विदेशी मुद्रा कैपिटल मार्केट, एलएलसी (एफएक्ससीएम एलएलसी) कंपनियों के एफएक्ससीएम ग्रुप (सामूहिक रूप से, एफएक्ससीएम ग्रुप) के भीतर एक ऑपरेटिंग सहायक है। इस साइट पर सभी संदर्भ FXCM को FXCM समूह का संदर्भ लें। कृपया ध्यान दें कि इस वेबसाइट पर दी गई सूचना केवल खुदरा ग्राहकों के लिए है, और यहां कमोडिटी एक्सचेंज एक्ट सेक्टर 1 (ए) (12) में परिभाषित के रूप में योग्य अनुबंध प्रतिभागी (यानी संस्थागत ग्राहकों) के लिए कुछ अभ्यावेदन लागू नहीं होंगे। कॉपीराइट प्रति 2017 विदेशी मुद्रा पूंजी बाजार सर्वाधिकार सुरक्षित। 55 जल सेंट 50 वीं मंजिल, न्यूयॉर्क, एनवाई 10041 अमरीका
विदेशी मुद्रा दरें राँची
Thursday, 28 December 2017
Tuesday, 26 December 2017
बार चार्ट विदेशी मुद्रा व्यापार
ऑनलाइन विदेशी मुद्रा ट्रेडिंग बार चार्ट विदेशी मुद्रा व्यापार बार चार्ट विदेशी मुद्रा व्यापार तकनीकी विश्लेषण के लिए दुनिया भर में सबसे लोकप्रिय तरीका है। वे अपनी लोकप्रियता पर पहुंच गए हैं क्योंकि वे उपयोगी और समझने में आसान हैं। Hourdayweekmonth की गतिविधियों चार्ट में एक अनुलंब पट्टी के रूप में देखा जाता है क्षैतिज अंक खुलने और बंद करने के लिए खाते हैं। हर बार जब आप ऑनलाइन विदेशी मुद्रा में व्यापार करते हैं यह अनुशंसा की जाती है कि आप इन बार चार्ट पैटर्न और संकेतक का उपयोग ठीक से निवेश करने में मदद करने के लिए करें। रुझान रेखाओं को पहचानना ऑनलाइन विदेशी मुद्रा प्रवृत्तियों की कीमत का संकेत देने के लिए बार चार्ट में एक प्रवृत्ति रेखा खींची गई है एक आरोही प्रवृत्ति लाइन बाजार के दैनिक ऊंचाइयों के बीच जुड़ती है। एक अवरोही रुझान रेखा दिन कम कीमतों को जोड़ती है यदि नीचे की प्रवृत्ति लाइन सबसे हाल की कीमतों को पार करती है - एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है यदि एक आरोही प्रवृत्ति लाइन सबसे हाल की कीमतों के माध्यम से पार करती है, तो एक विक्रय ऑप्शन जेनरेट होता है। समर्थन और विरोध यदि आप एक ऑनलाइन विदेशी मुद्रा व्यापार बार चार्ट देख रहे हैं जो समय के साथ मुद्रा में परिवर्तन का विवरण देता है, तो आप देखेंगे कि आलेख कुछ समय के लिए ऊपर और नीचे जाता है, तो एक क्षैतिज रेखा है जो आप निम्नतम पर आकर्षित कर सकते हैं ग्राफ़ पर आता है, और उच्चतम स्थान पर ग्राफ भी जाता है इसका मतलब यह है कि ग्राफ के कई बार गिरा दिया जाने के बाद, यह कभी एक विशिष्ट स्थान से अधिक नहीं जाता है - समर्थन स्तर कहा जाता है, और ग्राफ़ के कुछ बार बढ़ने के बाद, यह प्रतिरोध के स्तर को कहते हुए भी रोकता है। एक समर्थन स्तर का एक उदाहरण है यदि ग्राफ़ 4 से नीचे जाता है, फिर 6 तक बढ़ जाता है, फिर 4 से नीचे जाता है, और 5 से बढ़ जाता है, 4 पर जाता है, आदि इसका मतलब है कि उस ग्राफ के लिए समर्थन स्तर 4 है। समर्थन स्तर बार चार्ट पर मौजूद स्थान हैं जहां ऑनलाइन विदेशी मुद्रा व्यापारियों का मानना है कि स्टॉक अधिक बढ़ेगा, और मुद्रा इसे बेचने से ज्यादा खरीद लेगा। प्रतिरोध स्तर तब होते हैं जब खरीदार की तुलना में अधिक विक्रेता होते हैं। जब समर्थन का स्तर घुसाया जाता है, और कीमतें समर्थन के स्तर को कम करती हैं, तो समर्थन स्तर एक प्रतिरोध स्तर में बदल जाता है जो कि चार्ट को जाता है सबसे ऊंचे स्थान होगा। इसका कारण यह है कि व्यापारी अपने नुकसान को सीमित करने के लिए और पूर्व की कीमत को वापस पाने के लिए पूर्व समर्थन स्तर तक पहुंचने पर उस मुद्रा को बेच देंगे। ऑनलाइन विदेशी मुद्रा व्यापार पट्टी चार्ट पैटर्न पढ़ना जब आप एक बार चार्ट को देखते हैं, तो आप कभी-कभी ऐसे पैटर्नों को पहचान सकते हैं जो कि ऑनलाइन विदेशी मुद्रा बाजार कैसे व्यवहार करने जा रहे हैं, यह अनुमान लगाकर आप अगले व्यापार निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं। इन पैटर्नों को पहचानने के बाद आप एक निश्चित बार चार्ट देखते समय उन्हें स्वचालित रूप से देख सकेंगे। बार चार्ट में रिवर्सल पैटर्न का विश्लेषण रिवर्सल पैटर्न को ऑनलाइन विदेशी मुद्रा व्यापार बाजार में पहचाना जाता है, जिसमें ग्राफ में छोटी और करीबी बूँदें और उगता है। एक डबल टॉप - यहां आपको बार चार्ट में एक लंबा वृद्धि दिखाई देती है, फिर एक छोटी बूंद, एक और वृद्धि और एक बूंद भविष्यवाणी का कहना है कि अगले ड्रॉप लंबे समय तक होगा, और निवेशक भविष्यवाणी कर सकता है कि मुद्रा गिर जाएगी। डबल शीर्ष का आकार एम। ए डबल बॉटम जैसा दिखता है - इस केस के लिए बार चार्ट एक लंबी बूंद है, फिर एक छोटी वृद्धि, एक छोटी गिरावट और वृद्धि। अंतिम वृद्धि को निवेशक द्वारा और अधिक बढ़ाने की भविष्यवाणी की गई है। चार्ट का आकार डब्लू। ए हेड-एंड-कंडर्स टॉप जैसा दिखता है - इस बार चार्ट में एक बड़ा शीर्ष दो छोटे टॉप को अलग करता है जो कि डबल टॉप के समान है। बड़े शीर्ष को सिर कहा जाता है, और दो छोटे सबसे ऊपर को कंधे कहा जाता है सिर और कंधे नीचे - यह बार चार्ट पिछला चार्ट के समान है, केवल ऊपर की ओर। बार चार्ट पर सतत पैटर्न कैसे पढ़ें निरंतरता पैटर्न एक निश्चित दिशा को इंगित करता है कि ऑनलाइन विदेशी मुद्रा आलेख निम्नानुसार है, जो दिशा में एक शॉट परिवर्तन से बाधित है, और बाद में सोनी की दिशा पिछली दिशा के साथ जारी है। फ्लैग - इस बार चार्ट निरंतरता के पैटर्न में, ऑनलाइन विदेशी मुद्रा मुद्रा की दिशा में परिवर्तन में निम्नतम और ऊंचाइयों के बीच एक ही अंतर होता है, और ग्राफ़ के निरंतर नीचे या ऊपरी ढलान होता है। एक सममित त्रिभुज - दिशा क्षेत्र के परिवर्तन में इस मामले में बार चार्ट की रेखा चार्ट दृष्टिकोण की पिछली दिशा के करीब हो जाती है। एक आरोही त्रिभुज - यह आलेख अवरोध उच्च मूल्य के अपरिवर्तनीय को इंगित करता है, जबकि पैटर्न कम होने तक कम कीमत उच्च के करीब रहती है। एक आरोही त्रिभुज - केवल विपरीत भूमिकाओं के साथ आरोही त्रिकोण के समान, यहां कम कीमत वह है जो एक ही रहता है। आयत - यह एक पैटर्न है जब उच्च और निम्न कीमतें कुछ समय के लिए लगभग समान रहती हैं। बार चार्ट अंतराल में अंतराल तब होती है जब बार चार्ट उछलता है और ऑनलाइन विदेशी मुद्रा मुद्रा के अग्रिम मूल्य और अगली कीमत के बीच अंतर को छोड़ देता है। अंतराल अंतर एक अलग जगह में पूर्व प्रवृत्ति जारी है, दिशा में परिवर्तन के साथ। एक थकावट का अंतर मुद्राओं के थकावट को इंगित करने से पहले ठीक आता है। एक द्वीप उत्क्रमण अंतर तब होता है जब चार्ट अचानक पिछले प्रवृत्ति से टूट जाता है और तुरंत दूसरे स्थान पर फिर से टूट जाता है। कुछ आर्थिक संकेतक ऐसे अंतरालों के कारण होते हैं, लेकिन कभी-कभी वे बिना किसी स्पष्ट कारण के लिए स्वस्थ होते हैं। ट्राडी बेट्स - मार्केट एक्सपेरॉक्स चार्ट्स 15 सितंबर, 2018 को चार्टर्ड मूल बातें पढ़ना विदेशी मुद्रा चार्ट को पढ़ना सीखना एक विज्ञान का कुछ हिस्सा माना जाता है वे पहली नज़र में जटिल दिखते हैं आप किस विकल्प का उपयोग करना चाहते हैं, इसके आधार पर विदेशी मुद्रा चार्ट काफी अलग दिख सकते हैं चार्ट में आम तौर पर कीमत की डिस्प्ले शैली और उस समय के लिए सेटिंग्स होती हैं, जिसे आप देखना चाहते हैं चार्टिंग सिस्टम के आधार पर, समय के फ्रेम 1 सेकंड से 10 वर्ष तक कहीं भी हो सकते हैं। मूल्य आमतौर पर एक कैंडलस्टिक, एक रेखा या बार के रूप में प्रदर्शित किया जा सकता है चार्ट प्रकार चार्ट आमतौर पर मूल्य प्रदर्शित करने के लिए कई भिन्न प्रदर्शन मोड होते हैं। एक तरीका दिखाया जा सकता है कि कीमत को जापानी कैंडेस्टिक्स कहा जाता है। कैंडलस्टिक चार्ट एक विदेशी मुद्रा चार्ट पर कीमत का संकेत देने के लिए सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला डिस्प्ले पद्धति है। मूल्य की भविष्यवाणी करने के लिए कैंडलस्टिक पैटर्न का उपयोग करने के बारे में सिद्धांत हैं कहा जाता है कि कैंडलस्टिक विश्लेषण बाजार को लगभग पूरी तरह से पढ़ा जाता है। मूल्य भी एक पंक्ति के रूप में प्रदर्शित किया जा सकता है मूल्य के प्रदर्शन को सरल बनाने के लिए लाइन चार्ट एक अच्छा तरीका है। लाइन चार्ट आपको प्रत्येक अवधि के लिए समापन मूल्य दिखाएगा एक बार चार्ट का उपयोग करके कीमत प्रदर्शित करने का दूसरा तरीका है बार चार्ट कैंडलस्टिक चार्ट के समान है एक बार चार्ट आपको दिखाएगा कि मूल्य कहाँ खोला गया है, उच्च और निम्न, और जहां कीमत बंद हो गई है। चार्ट को कैसे सही तरीके से पढ़ना सीखने का सर्वोत्तम कारण यह है कि आप तकनीकी विश्लेषण लागू कर सकते हैं। हर व्यापारी तकनीकी विश्लेषण का उपयोग करने में विश्वास नहीं करता है, लेकिन यह उपयोगी हो सकता है, भले ही वह व्यापार की अपनी प्राथमिक विधि न हो। तकनीकी विश्लेषण उस मूल्य पर निर्भर करता है जो आपके द्वारा उपयोग किए जा रहे चार्ट पर है। अधिकांश चार्टिंग सिस्टम आपको अपने चार्ट के ओवरले के रूप में तकनीकी विश्लेषण टूल जोड़ने की अनुमति देगा। अधिक महत्वपूर्ण बातों के लिए लुकआउट पर रहें दुर्भाग्य से, तकनीकी विश्लेषकों को जल्दी में ले जाया जा सकता है एक तकनीकी विश्लेषक को पहचानने का सबसे तेज़ तरीका है, जब आप चार्ट में कीमत खोजना कठिन समय निकालते हैं। यह आसान रखने के लिए सबसे अच्छा है और यह याद रखना कि चार्ट भविष्य को बताए इतना नहीं है क्योंकि यह खतरे को प्रभावी रूप से प्रबंधित कर रहा है व्यापारियों को कई परेशानियों में पड़ जाते हैं जब उन्हें लगता है कि वे पिछले पैटर्न के जैसा चार्ट पर एक मौजूदा पैटर्न को देखते हुए भविष्य को दैवीय कर सकते हैं। कृपया याद रखें कि अलग-अलग व्यापारी विभिन्न डेटा बिंदुओं पर विचार कर रहे थे, जब ऐतिहासिक रूप से मौजूदा पैटर्न के समान तरीके से विकसित हुए। लेसन 7: तकनीकी विश्लेषण 7.2 चार्ट प्रकार चार्ट विभिन्न बाजार बलों की वजह से मूल्य डेटा में उतार-चढ़ाव का प्रतिनिधित्व करते हैं। इन चार्ट में मिली जानकारी भविष्य की कीमत गतिविधि के लिए व्यापारिक संकेतों को आकर्षित करने के लिए तकनीकी विश्लेषण के विज्ञान में एक चार्टिस्ट को सक्षम बनाती है। विदेशी मुद्रा बाजार के विश्लेषण के लिए प्रयुक्त प्राथमिक चार्ट प्रकार हैं: उपयोग में सबसे लोकप्रिय प्रकार के चार्ट आज दीपक सूची है मूल रूप से जापान में विकसित किया गया, यह 1 9 80 के दशक तक लोकप्रिय उपयोग में नहीं आया। लाइन चार्ट चार्ट का मूल प्रकार है और आज भी व्यापक उपयोग में है, मुख्य रूप से बहुत लंबी और छोटी अवधि के समय मूल्य डेटा की साजिश रचने में इसकी सुविधा और प्रभावशीलता के कारण। बार चार्ट भी कई व्यापारियों द्वारा उपयोग किया जाता है हालांकि इनमें से किसी भी चार्ट प्रकार का उपयोग अधिकांश विश्लेषणात्मक तकनीकों के लिए समान रूप से अच्छा किया जा सकता है, लेकिन अधिकांश व्यापारियों ने उनके विश्लेषण में उपयोग के लिए कुछ प्राथमिकताओं का विकास किया है। रेखा चार्ट एक रेखा चार्ट को साजिश करने के लिए, चयनित समय अवधि के लिए एकल मूल्य एक पंक्ति से जुड़े होते हैं। रेखा चार्ट का सबसे लोकप्रिय रूपांतर दैनिक लाइन चार्ट है, जो हर दिन बंद होने वाले मूल्यों का प्लॉट करता है। दैनिक लाइन चार्ट के साथ मूल समस्या इंट्राडे बाजार गतिविधि पर डेटा की कमी है। हाल के वर्षों में इस मुद्दे को संशोधित कर दिया गया है ताकि छोटे वेतनमान के साथ लाइन चार्ट को कम्प्यूटरीकृत करने के लिए इस्तेमाल किया जा सके। जबकि अन्य चार्ट फॉर्म बहुत ही छोटे अंतराल पर मूल्य डेटा की सटीक रिपोर्टिंग में पीछे पड़ सकते हैं, रेखा चार्ट का इस्तेमाल अंतराल के लिए 5 सेकंड के रूप में छोटा या एक भी टिक के लिए किया जा सकता है। लाइन चार्ट कई सालों से बाज़ार प्रवृत्तियों के एक ldquobig चित्रप्रेक्ष दृश्य को प्राप्त करने के लिए भी बेहद उपयोगी हैं। लाइन चार्ट के साथ एकमात्र शेष दोष यह है कि मूल्य अंतर रिपोर्ट करने में इसकी कमी है, क्योंकि ये एक निरंतर चार्ट पर प्रतिनिधित्व नहीं किया जा सकता है। बार चार्ट में दी गई रेखा चार महत्वपूर्ण बिंदुओं के होते हैं। उच्च - ऊर्ध्वाधर बार का शीर्ष बिंदु कम - ऊर्ध्वाधर बार का निचला बिन्दु खोलना मूल्य - ऊर्ध्वाधर बार के बाईं ओर एक छोटी क्षैतिज रेखा समापन मूल्य - ऊर्ध्वाधर पट्टी के दायीं ओर एक छोटी क्षैतिज रेखा बार चार्ट्सकोवा फायदे चयनित अवधि के दौरान मूल्य सीमा को प्रदर्शित करने की क्षमता के साथ-साथ इसकी कीमत का अंतराल प्लॉट करने की क्षमता भी है। बार चार्ट में से एक प्रमुख नुकसान हालांकि पूरी कीमत में उतार-चढ़ाव को साजिश करने में असमर्थ है, भले ही बहुत कम समय के लिए प्लॉट किया गया हो। कैंडलस्टिक चार्ट तकनीकी विश्लेषण चित्रा 2 कैंडेस्टेस्ट चार्ट बार चार्ट के समान है क्योंकि इसमें चार प्राथमिक मूल्य बिंदु भी शामिल हैं: उच्च, निम्न, खुले और नज़दीकी। मोमबत्ती को अक्सर देखने के लिए आसान माना जाता है और इस प्रकार उसके पट्टी और रेखा चार्ट समकालीनों की तुलना में विश्लेषण किया जाता है। मोमबत्ती पट्टी के शरीर में खुले और करीब मूल्य के बीच का अंतर शामिल है। यदि शुरुआती कीमत कम थी तो समापन मूल्य या दिए गए कमोडिटी को मूल्य मिले, तो बार का रंग नीला रंग का होता है। इसके विपरीत, यदि खोलने की कीमत अधिक थी तो समापन मूल्य या दिए गए वस्तु का मूल्य खो दिया है, तो बार का शरीर लाल है यदि उच्च और निम्न कीमतें खुली सीमा के बाहर स्थित होती हैं तो उन्हें ऊपरी और निचले छाया के रूप में जाना जाता दो लाइनों से चिह्नित किया जाता है मोमबत्तियों के शरीर के ऊपर से ऊपरी छाया निकलता है और बार द्वारा दर्शाई गई समयावधि के लिए उच्च मूल्य का प्रतीक है। इसके विपरीत, निचला छाया नीचे की ओर निकलता है और कम कीमत के निशान करता है.किसी भी डेस्कटॉप, टैबलेट, या आईओएस और एंड्रॉइड डिवाइस कई मॉनिटर्स कई मॉनिटर पर बार्चर्ट ट्रेडर का उपयोग करते हैं मोबाइल एक्सेस किसी भी डिवाइस पर आपकी जानकारी को समसाएं ALERTS ऑडियो और विज़ुअल कीमतों के आधार पर सेट करता है शर्तें डोम ट्रेडर्स सीधे बुक बुक से सीधे व्यापार अपने निवेश के ज्ञान का विस्तार करें और रणनीति तैयार करें डीडीई एक्सेल और अन्य स्प्रैडशीट अनुप्रयोगों के लिए किसी भी चार्ट से कनेक्ट करें ऐतिहासिक डेटा टिक, मिनट या अंत की दिन पोर्टफोलियो प्रबंधक खाता, स्थिति और ऑर्डर इतिहास प्रबंधन उपकरण PLACE लाइव फ्यूचर ट्रेड्स बार्कार्ट, दर्जनों एक्सचेंजों के साथ-साथ व्यापक न्यून विलंबता, वास्तविक समय में शेयरों में स्टॉक मार्केट डेटा, फ्यूचर्स कमोडिटीज, इंडेक्स, फंड और विदेशी मुद्रा के लिए तेज़, सीधे कनेक्शन प्रदान करते हैं।
Sunday, 24 December 2017
संबद्ध विपणन बाइनरी विकल्प
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ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म्स ने सहबद्ध विपणन का उपयोग एक उपकरण के रूप में शुरू कर दिया है ताकि संभावित ग्राहकों को नए मार्केटिंग विधियों के माध्यम से पहुंचा सके। सहबद्ध और उसके उपयोगकर्ताओं के बीच विश्वास के रिश्तों की वजह से संबद्ध कार्यक्रम क्लाइंट आउटरीच के प्रमुख तरीकों में से एक बन गए सहबद्धों के पास अपने आगंतुकों के लिए एक अनन्य कनेक्शन है। जब आप अपनी साइट पर 24option बैनर और क्रिएटिव को चुनने का निर्णय लेते हैं, तो आप अपने ट्रैफ़िक को कह रहे हैं कि यह वह उत्पाद है जिसमें आप विश्वास करते हैं। यह भावना एक सहबद्ध, व्यापारी और 24 विकल्प के रूप में आपके बीच एक मजबूत बंधन बनाने में एक लंबा सफर तय करती है। बाइनरी सहबद्ध कार्यक्रम सहबद्ध साइट या अन्य ऑनलाइन मंच पर जाकर व्यापार शुरू करने वाले हर व्यापारी के लिए मौद्रिक लाभ के साथ संबद्ध को पेश करने के विचार के आसपास बनाए गए हैं। 24 विकल्प ने अपना सहबद्ध मंच बनाया है जिसमें प्रत्येक व्यापारी के लिए उदार मुआवजा शामिल है जो आपके प्रयासों से 24 विकल्प पर आता है। यह कैसे काम करता है जब आप 24 विकल्प के साथ एक डिजिटल विकल्प सहबद्ध बनने के लिए पंजीकरण करते हैं, तो आपको द्विआधारी विकल्प मीडिया और क्रिएटिव के जाल में सबसे व्यापक पुस्तकालय तक पहुंच प्रदान की जाएगी। हमारी क्रिएटिव लाइब्रेरी आपकी ट्रैफिक और रूपांतरण को बढ़ाने के लिए आपकी साइट को बाहर करने के लिए डिज़ाइन की गई है। क्या आप 24 विकल्प संबद्ध बनने में दिलचस्पी रखते हैं या हमारे कमीशन संरचना के बारे में और जानने के लिए चाहते हैं हमारे समर्पित सहबद्ध साइट पर जाने के लिए यहां क्लिक करें और अपने ट्रैफिक को वेब पर सबसे अच्छा मंच देने के लिए पंजीकरण करें। अपना निशुल्क खाता खोलें विपणन विपणन गाइड बाइनरी विकल्प सहबद्धों के साथ साझेदारी करने के लिए बहुत से लाभ हैं अग्रणी बाइनरी विकल्प सहबद्ध कार्यक्रम लाभों में से एक आपके अभियानों को यथासंभव सफल बनाने पर हमारा ध्यान है। चाहे आपकी अपनी साइट, नेटवर्क या फेसबुक पेज हो, हमारे सहबद्ध प्रबंधकों की समर्पित टीम आपके साथ एक विपणन अभियान तैयार करने के लिए आपके साथ काम करेगी जो आपको और आपकी साइट पर फिट करेगी और आपके ट्रैफिक सर्कस ब्याज को बढ़ाएगी। अपनी साइट के लिए एक मार्केटिंग योजना बनाना, आप किस तरह मार्केट करना चाहते हैं और आप किस तरह की मार्केटिंग अभियान की उम्मीद करते हैं, इसके बारे में कुछ सोचने लगे। एक विपणन योजना बनाने के दौरान हमारे सहबद्ध प्रबंधकों पर जोर देने वाली सबसे महत्वपूर्ण चीजों में से एक यह है कि आप सहबद्ध, विपणन अभियान से अपेक्षा और उम्मीद कर रहे हैं। सबसे सफल अभियान वे हैं जहां सहबद्ध के पास स्पष्ट है कि वह क्या चाहता है और हमारे सहबद्ध प्रबंधकों ने उपकरण प्रदान किया है और पता है कि उस लक्ष्य को कैसे प्राप्त किया जाए क्रिएटिव की हमारी लाइब्रेरी किसी भी अभियान के लिए एक महान संसाधन है, चाहे आप अपनी साइट पर एक बैनर रखना चाहते हैं या अपने ट्रैफ़िक को एक डिज़ाइन किए गए ईमेल भेजना चाहते हैं, तो हमारी रचनात्मक पुस्तकालय शुरू करने के लिए जगह है हम लगातार हमारे क्रिएटिव अपडेट कर रहे हैं और हम अपने सहयोगी साइटों को सबसे जीवंत और आंख को पकड़ने के लिए खुद पर गर्व कर रहे हैं ताकि आप अपने मौजूदा आगंतुकों को प्रभावित करते हुए अपनी साइट को बाहर खड़ा कर नए ट्रैफिक को आकर्षित कर सकें। एक सहबद्ध साइट के लिए एक विपणन योजना तैयार करना, आपके वर्तमान साइट डिज़ाइन को ध्यान में रखता है और हमारे प्रबंधकों ने क्रिएटिव्स को कैसे रखा और वितरित करने की योजना के लिए आप के साथ काम किया है। एक सहबद्ध विपणन अभियान जागरूकता पैदा करने और हमारे ब्रांड के फायदे और बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग के लाभ दिखाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हमारे क्रिएटिव यह प्रदर्शित करते हैं कि उद्योगक्षेत्र के प्रमुख बाइनरी ऑप्शंस प्लेटफॉर्म से त्वरित और आसानी से ट्रेड किए जाकर आपके विज़िटर और उनके पोर्टफोलियो के लिए कितना लाभकारी बाइनरी विकल्प हो सकते हैं। चाहे आपके पास एक साइट या एक नेटवर्क है, अपने समर्पित बाइनरी विकल्प सहबद्ध प्रबंधक के साथ एक सफल सहबद्ध विपणन योजना को देखने और परिभाषित करना यह सुनिश्चित करेगा कि आपका अभियान यथासंभव सफल हो जाएगा। बाइनरी ऑप्शन सहबद्धों में, हम जानते हैं कि हमारे प्लेटफार्म बाइनरी विकल्प की दुनिया में सबसे उन्नत हैं और साथ में आपके विज़िटर बाइनरी विकल्पों की रोमांचक, आकर्षक दुनिया की खोज कर सकते हैं। द्विआधारी विकल्प ट्रेडिंग: विदेशी मुद्रा विकल्प, स्टॉक विकल्प, सूचकांक विकल्प, कमोडिटी विकल्प, 8211 बाइनरी विकल्प सहबद्धियां, द्विआधारी विकल्प सहबद्धियां एक वित्तीय द्विआधारी विकल्प ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म है जो दर्जनों अंतर्निहित संपत्तियों पर द्विआधारी विकल्प उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला की पेशकश करती हैं। बाइनरी ऑप्शन सहबद्धों को पारंपरिक कोट हाइलाइटक्वॉट विकल्पों के अलावा इंट्राडे कोटओ टचक्वाट और कोट बाउंडरीक्वॉट बाइनरी ऑप्शन प्रदान करता है। बाइनरी ऑप्शन सहबद्धों की अवधि समाप्त होने से पहले की स्थिति को बंद करने की संभावना प्रदान करके व्यापारी को अधिकतम तरलता की अनुमति है। बाइनरी ऑप्शन सहबद्धों ने 85 रुपये तक का भुगतान किया है, यदि एक विकल्प मुआवजे के मुकाबले समाप्त होने और 15 रिटर्न पर समाप्त होने पर विकल्प का समय समाप्त हो जाता है।
Saturday, 23 December 2017
इन द पैसा बाइनरी विकल्प
बाइनरी ऑप्शन ब्रेकिंग डाउन बाइनरी ऑप्शन निवेशक द्विआधारी विकल्प को अपनी स्पष्ट सादगी के कारण आकर्षक बना सकते हैं, खासकर जब से निवेशक को केवल अनुमान लगाया जा सकता है कि कुछ निश्चित होगा या नहीं होगा। उदाहरण के लिए, एक द्विआधारी विकल्प उतना आसान हो सकता है, जब एबीसी कंपनी की शेयर कीमत 22 नवंबर को सुबह 10 बजे से ऊपर होगी। यदि एबीसी नियत समय पर कीमत 27 है, तो विकल्प स्वचालित रूप से व्यायाम करता है और विकल्प धारक को नकद की एक पूर्व निर्धारित राशि मिलती है। बाइनरी और प्लेन वेनिला विकल्प के बीच अंतर बाइनरी विकल्प वेनिला विकल्पों से काफी भिन्न हैं I सादे वेनिला विकल्प एक सामान्य प्रकार के विकल्प होते हैं जिनमें किसी विशेष विशेषताओं को शामिल नहीं किया जाता है एक सादे वेनिला विकल्प धारक को समाप्ति की तारीख पर किसी निर्दिष्ट कीमत पर अंतर्निहित परिसंपत्ति को खरीदने या बेचने का अधिकार देता है, जिसे सादे वैनिला यूरोपीय विकल्प भी कहा जाता है। जबकि एक द्विआधारी विकल्प में विशेष सुविधाएँ और शर्तें हैं, जैसा पहले कहा गया है। बाइनरी विकल्प कभी-कभी सिक्योरिटीज और एक्सचेंज कमीशन (एसईसी) और अन्य नियामक एजेंसियों द्वारा नियंत्रित प्लेटफार्मों पर कारोबार करते हैं, लेकिन ज्यादातर विनियमों के बाहर मौजूदा प्लेटफॉर्म पर इंटरनेट पर कारोबार की संभावना है। क्योंकि ये प्लेटफार्म नियमों के बाहर काम करते हैं, इसलिए निवेशकों को धोखाधड़ी का ज्यादा खतरा होता है। इसके विपरीत, वेनिला विकल्प आमतौर पर विनियमित होते हैं और बड़े एक्सचेंजों पर कारोबार करते हैं। उदाहरण के लिए, एक द्विआधारी विकल्प ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के लिए विकल्प खरीदने के लिए निवेशक को धन राशि जमा करने की आवश्यकता हो सकती है यदि विकल्प आउट-ऑफ-द-टर्म का समय समाप्त हो जाता है, जिसका अर्थ है कि निवेशक ने गलत प्रस्ताव चुना है, तो ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म में धन की संपूर्ण राशि ले सकती है, जिसमें कोई रिफंड नहीं दिया गया है। द्विआधारी विकल्प वास्तविक दुनिया उदाहरण मानक पूर्स 500 इंडेक्स (एसपी 500) पर वायदा अनुबंध 2,050.50 पर कारोबार कर रहा है। एक निवेशक उत्साही है और लगता है कि 8:30 बजे आर्थिक डेटा जारी किया जा रहा है वर्तमान ट्रेडिंग दिवस के करीब 2,060 से ऊपर वायदा अनुबंधों को धक्का देगा। एसपी 500 इंडेक्स फ्यूचर्स कॉन्ट्रैक्ट्स पर द्विआधारी कॉल ऑप्शन्स यह निर्धारित करते हैं कि यदि वायदा 2,060 से ऊपर बंद होता है, तो निवेशक को 100 प्राप्त होगा, लेकिन कुछ भी नहीं अगर यह नीचे बंद हो जाता है। निवेशक 50 के लिए एक द्विआधारी कॉल ऑप्शन खरीदता है। इसलिए, यदि वायदा 2,060 से ऊपर बंद होता है, तो निवेशक को 50 या 100 का लाभ होगा- 50. एक द्विपदीय ट्रेडिंग टू द्विआधारी विकल्प यूएस बाइनरी विकल्प में एक साधारण हाँ पर आधारित है या कोई प्रस्ताव नहीं: क्या एक अंतर्निहित परिसंपत्ति किसी निश्चित समय पर एक निश्चित कीमत से अधिक होगी, व्यापारियों के ट्रेड ट्रेडों के आधार पर, चाहे वे मानते हों कि इसका उत्तर हां या नहीं है, इसे व्यापार करने के लिए सरलतम वित्तीय परिसंपत्तियों में से एक है। इस सादगी के कारण व्यापारियों और नए लोगों के बीच वित्तीय बाजारों में व्यापक अपील हुई है। जैसा कि ऐसा लगता है कि सरल है, व्यापारियों को पूरी तरह से समझना चाहिए कि द्विआधारी विकल्प कैसे काम करते हैं, किस उत्पाद और समय के फ्रेम वे इन उत्पादों के द्विआधारी विकल्प, फायदे और नुकसान के साथ व्यापार कर सकते हैं, और कौन से कंपनियां कानूनी रूप से अमेरिकी निवासियों के लिए द्विआधारी विकल्प प्रदान करने के लिए अधिकृत हैं। यू.एस. के बाहर कारोबार किए जाने वाले द्विआधारी विकल्प आम तौर पर यूएस एक्सचेंजों पर उपलब्ध बायनेरिओ से अलग तरीके से संरचित होते हैं। सट्टेबाजी या हेजिंग पर विचार करने पर बाइनरी विकल्प एक विकल्प हैं, लेकिन केवल अगर व्यापारी इन विदेशी विकल्पों के दो संभावित परिणामों को पूरी तरह से समझता है (संबंधित पढ़ने के लिए, देखें: यूएस के बाहर द्विआधारी विकल्प के बारे में आपको क्या पता होना चाहिए) यू.एस. बाइनरी विकल्प समझाया गया है कि बाइनरी विकल्प हां या कोई प्रस्ताव के आधार पर आहरित जोखिम के साथ बाजारों को व्यापार करने का एक रास्ता प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए: क्या सोने की कीमत 1,250 से बढ़कर 1:30 बजे होगी? आज अगर आपको लगता है कि यह होगा, तो आप द्विआधारी विकल्प खरीद लेंगे। यदि सोचना है कि सोना 1:30 बजे से नीचे 1250 होगा तो आप इस द्विआधारी विकल्प को बेचते हैं द्विआधारी विकल्प की कीमत हमेशा 0 से 100 के बीच होती है, और अन्य वित्तीय बाजारों की तरह, बोली और पूछने की कीमत होती है उपरोक्त बाइनरी 42.50 (बीड) और 44.50 (ऑफर) पर 1 पीएम पर कारोबार कर सकते हैं। यदि आप द्विआधारी विकल्प खरीदते हैं, तो आप 44.50 का भुगतान करेंगे, यदि आप सही बेचने का फैसला करते हैं तो आप 42.50 में बेचना होगा। मान लेते हैं कि आप 44.50 में खरीदने का निर्णय लेते हैं। यदि 1:30 बजे तक सोने की कीमत 1,250 से ऊपर है, आपके विकल्प की समय सीमा समाप्त हो जाती है और यह 100 के बराबर हो जाता है। आप 100 - 44.50 55.50 (कम शुल्क) का लाभ कमाते हैं। इसे पैसों में कहा जाता है लेकिन अगर सोने की कीमत 1 से 22 बजे से कम 1:30 बजे है। विकल्प 0 पर समाप्त हो जाता है। इसलिए आप 44.50 का निवेश खो देते हैं। यह पैसे से बाहर बुलाया विकल्प समाप्त होने तक बोली और ऑफ़र में उतार-चढ़ाव होता है। आप लाभ में लॉक करने या हानि को कम करने की समाप्ति से पहले किसी भी समय अपनी स्थिति को बंद कर सकते हैं (धनराशि समाप्त होने की तुलना में)। आखिरकार हर विकल्प 100 या 0 100 पर होता है यदि द्विआधारी विकल्प का प्रस्ताव सही है, और 0 अगर यह झूठा होने का पता चला है। इस प्रकार प्रत्येक द्विआधारी विकल्प के पास 100 का कुल मूल्य संभावित होता है, और यह एक शून्य-सममूल्य गेम होता है जो आप किसी और को खो देता है, और जो आप किसी और को खो देते हैं प्रत्येक व्यापारी को अपने व्यापार के पक्ष में पूंजी लगाई जानी चाहिए। ऊपर दिए गए उदाहरणों में, आपने 44.50 में एक विकल्प खरीदा था, और किसी ने आपको यह विकल्प बेच दिया आपका अधिकतम जोखिम 44.50 है यदि विकल्प 0 पर स्थिर हो जाता है, इसलिए व्यापार की लागत 44.50 है। यदि आप को बेच दिया गया व्यक्ति का अधिकतम जोखिम 55.50 है, तो विकल्प 100 (100 - 44.50 55.50) पर हो जाता है। एक व्यापारी कई अनुबंध खरीद सकता है, अगर वांछित हो। एक अन्य उदाहरण: NASDAQ यूएस टेक 100 इंडेक्स gt 3,784 (11 एएम)। चालू बोली और पेशकश क्रमशः 74.00 और 80.00 है। यदि आपको लगता है कि सूचकांक 3,784 से 11 बजे से ऊपर होगा तो आप 80 पर बायर्न विकल्प खरीद सकते हैं (या कम कीमत पर बोली लगा सकते हैं और आशा है कि कोई आपके द्वारा उस कीमत पर बेचता है)। यदि आपको लगता है कि सूचकांक उस समय 3,784 से नीचे होगा, तो आप 74.00 पर बेचते हैं (या उस कीमत से ऊपर एक ऑफ़र दें और उम्मीद करें कि कोई आपके पास इसे खरीदा है)। आप 74.00 पर बेचने का निर्णय लेते हैं, विश्वास करते हुए सूचकांक 3,784 (स्ट्राइक प्राइस कहलाता है) से 11 डिग्री तक गिरने वाला है और यदि आप वास्तव में व्यापार पसंद करते हैं, तो आप कई अनुबंध बेच सकते हैं (या खरीद सकते हैं) चित्रा 1 में 74.00 पर पांच अनुबंध (आकार) बेचने के लिए एक व्यापार दिखाया गया है। नडेक्स प्लेटफार्म स्वचालित रूप से आपकी अधिकतम हानि की गणना करता है और जब आप कोई ऑर्डर बनाते हैं, जिसे टिकट कहा जाता है मैक्स प्रॉफिट और मैक्स लॉस के साथ एनडेक्स ट्रेड टिकट (चित्रा 1) इस टिकट पर अधिकतम लाभ 370 (74 x 5 370) है, और अधिकतम अनुबंध 130 (100 - 74 26 x 5 130) पांच अनुबंधों और बिक्री पर आधारित है 74.00 की कीमत (इस विषय पर अधिक जानकारी के लिए, द्विआधारी विकल्प का परिचय देखें) बोली और पूछे जाने वाले निर्धारित कैसे होते हैं बोली और पूछे जाते हैं खुद को व्यापारियों द्वारा निर्धारित किया जाता है क्योंकि वे प्रस्ताव की सच्चाई की संभावना का आकलन करते हैं या नहीं। सरल शब्दों में, यदि द्विआधारी विकल्प पर बोली और मांग क्रमशः 85 और 89 है, तो व्यापारियों को बहुत ही उच्च संभावना माना जा रहा है कि बाइनरी विकल्प का परिणाम हां होगा, और विकल्प 100 की कीमत समाप्त हो जाएगा। यदि बोली और पूछने के करीब 50 हैं, व्यापारियों को अनिश्चित हैं यदि द्विआधारी 0 या 100 में इसकी बाधाओं का समय समाप्त हो जाएगा। यदि बोली और पूछना क्रमशः 10 और 15 पर है, तो इससे पता चलता है कि व्यापारियों का मानना है कि विकल्प की कोई संभावना नहीं होगी और इस समय के मूल्य की अवधि समाप्त हो जाएगी। इस क्षेत्र में खरीदार एक बड़ी कमाई के लिए तैयार हैं। जबकि वे बिक्री बड़े जोखिम (उनके लाभ के सापेक्ष) के लिए एक छोटी लेकिन बहुत संभावना लाभ लेने के लिए तैयार हैं। द्विआधारी विकल्प द्विआधारी विकल्प के व्यापार को नडेक्स एक्सचेंज पर कहाँ ले जाना चाहिए पहला कानूनी अमेरिकी विनिमय द्विआधारी विकल्प पर केंद्रित है। नॅडेक्स अपने स्वयं के ब्राउज़र-आधारित बाइनरी ऑप्शंस ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म प्रदान करता है जो व्यापारियों को डेमो अकाउंट या लाइव अकाउंट के माध्यम से एक्सेस कर सकते हैं। ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म, वास्तविक समय-समय प्रदान करता है, साथ ही वर्तमान बाइनरी विकल्प कीमतों तक प्रत्यक्ष बाजार पहुंच प्रदान करता है। बाइनरी विकल्प शिकागो बोर्ड ऑप्शन एक्सचेंज (सीबीओई) के माध्यम से भी उपलब्ध हैं। कोई भी विकल्प-अनुमोदित ब्रोकरेज खाता वाला कोई भी उनके पारंपरिक ट्रेडिंग खाते के माध्यम से सीबीओई बाइनरी विकल्प का व्यापार कर सकता है। सभी ब्रोकर द्विआधारी विकल्प ट्रेडिंग नहीं देते, हालांकि प्रत्येक एनएडएक्स अनुबंध में प्रवेश करने के लिए 0.90 दर्ज किए गए और 0.90 का कारोबार हुआ। शुल्क 9 पर आ गया है, इसलिए 15 लॉट क्रय करने के लिए केवल 9 प्रवेश करने होंगे और 9 बाहर निकलने होंगे। यदि आप अपने व्यापार को निपटारे तक और धन में खत्म करते हैं, तो बाहर निकलने का शुल्क समाप्ति पर आपको आकलन किया जाता है। यदि आप व्यापार को निपटारा तक पकड़ते हैं, लेकिन पैसे से बाहर निकलते हैं, तो बाहर निकलने के लिए कोई ट्रेड फीस का आकलन नहीं किया जाता है। सीबीओई बाइनरी विकल्प विभिन्न विकल्प दलालों के माध्यम से कारोबार किया जाता है, प्रत्येक अपने स्वयं के कमीशन फीस का भुगतान करते हैं। अपनी बाइनरी मार्केट उठाएं एकाधिक परिसंपत्ति वर्गों को द्विआधारी विकल्प के माध्यम से व्यापार किया जा सकता है नॅडेक्स प्रमुख बिंदुओं जैसे डो 30 (वॉल स्ट्रीट 30), एसएपीपी 500 (यूएस 500), नास्डैक 100 (यूएस टेक 100) और रसेल 2000 (यूएस स्मॉलकैप 2000) के प्रमुख सूचकांक में व्यापार करता है। यूनाइटेड किंगडम (एफटीएसई 100), जर्मनी (जर्मनी 30) और जापान (जापान 225) के लिए वैश्विक सूचकांक भी उपलब्ध हैं। नैडेक्स कच्चे तेल की कीमत से संबंधित वस्तु बाइनरी विकल्प प्रदान करता है प्राकृतिक गैस, सोना, चांदी, तांबा, मक्का और सोयाबीन। ट्रेडिंग समाचार इवेंट घटना बाइनरी विकल्प के साथ भी संभव है। खरीदें या बेचने के विकल्प के आधार पर कि क्या फेडरल रिजर्व दरों में वृद्धि या कमी करेगा, या क्या बेरोजगार दावे और गैर-फ़ार्म पेरोल आम सहमति अनुमानों के ऊपर या नीचे आएंगे। (इस विषय पर अधिक जानकारी के लिए, विदेशी विकल्प देखें: सामान्य व्यापार से एक भगदड़) सीबीओई व्यापार के लिए दो द्विआधारी विकल्प प्रदान करता है। एसएपीपी 500 इंडेक्स पर आधारित एक एसएम्पपी 500 इंडेक्स ऑप्शन (बीएसज़ड), और सीओबीईई वोल्टालिटी इंडेक्स (वीआईएक्स) के आधार पर एक वोल्टालिटी इंडेक्स ऑप्शन (बीवीजेड) है। अपना टाइम फ़्रेम चुनें एक व्यापारी नडेक्स बाइनरी विकल्प (उपरोक्त परिसंपत्ति वर्गों में) चुन सकता है जो प्रतिदिन, दैनिक या साप्ताहिक समाप्त होता है प्रति घंटा विकल्प दिन के व्यापारियों के लिए अवसर प्रदान करते हैं। यहां तक कि चुप बाजार स्थितियों में, यदि वे समय सीमा पर बाजार की दिशा को चुनने में सही हैं तो एक स्थापित वापसी हासिल करने के लिए। दैनिक विकल्प ट्रेडिंग दिन के अंत में समाप्त हो जाते हैं, और दिन के व्यापारियों के लिए उपयोगी होते हैं या उन दिनों के आंदोलनों के खिलाफ अन्य स्टॉक, विदेशी मुद्रा या कमोडिटी होल्डिंग्स को हेज करने की तलाश में होते हैं। साप्ताहिक विकल्प ट्रेडिंग सप्ताह के अंत में समाप्त हो जाते हैं, और इसलिए पूरे हफ्ते स्विंग व्यापारियों द्वारा कारोबार किया जाता है, और दिन के व्यापारियों द्वारा भी, विकल्प शुल्कों की समाप्ति के रूप में शुक्रवार दोपहर तक का कारोबार होता है। घटना-आधारित अनुबंध का आयोजन घटना के साथ जुड़े आधिकारिक समाचार रिलीज़ के बाद समाप्त हो जाता है, और इसलिए सभी प्रकार के व्यापारी पद के लिए अच्छी तरह से आगे ले जाते हैं - और समाप्ति के ठीक ऊपर। फायदे और नुकसान वास्तविक स्टॉक या विदेशी मुद्रा बाजारों के विपरीत जहां कीमत में कमी या गिरावट आ सकती है, द्विआधारी विकल्प के जोखिम को बंद किया गया है। व्यापार की लागत से अधिक खोना संभव नहीं है। बहुत ही शांत बाजारों में औसत से अधिक रिटर्न भी संभव है। यदि कोई शेयर इंडेक्स या विदेशी मुद्रा जोड़ी मुश्किल से बढ़ रहा है, तो इसकी कड़ी मेहनत होती है, लेकिन एक द्विआधारी विकल्प के साथ पेआउट जाना जाता है। यदि आप 20 में एक द्विआधारी विकल्प खरीदते हैं, तो यह या तो 100 या 0 में व्यवस्थित करेगा, आपको अपने 20 निवेश पर 80 कर देगा या आपको खो देगा 20. यह जोखिम अनुपात के लिए 4: 1 इनाम है। एक अवसर है जो बाइनरी विकल्प के वास्तविक बाजार में पाया जाने की संभावना नहीं है। इस का दूसरा पहलू यह है कि आपका लाभ हमेशा कैप्चर होता है। कोई फर्क नहीं पड़ता कि शेयर या विदेशी मुद्रा जोड़ी आपके पक्ष में कितना चलती है, एक द्विआधारी विकल्प विकल्प का मूल्य 100 हो सकता है। कई विकल्पों के अनुबंध खरीदना एक संभावित कीमत की चाल से संभावित लाभ का एक तरीका है। चूंकि द्विआधारी विकल्प अधिकतम 100 के लायक हैं, जो उन्हें सीमित व्यापारिक पूंजी के साथ व्यापारियों के लिए सुलभ बनाता है। जैसा कि पारंपरिक स्टॉक दिवस ट्रेडिंग की सीमाएं लागू नहीं होतीं ट्रेडिंग नडेक्स पर 100 जमा से शुरू हो सकता है। द्विआधारी विकल्प एक अंतर्निहित परिसंपत्ति के आधार पर एक व्युत्पन्न होता है, जिसे आप स्वयं नहीं करते हैं इसलिए, आप मतदान अधिकार या लाभांश के हकदार नहीं हैं जो कि आपके पास वास्तविक स्टॉक के स्वामित्व के लिए हकदार हैं। बाइनरी विकल्प हाँ या कोई प्रस्ताव पर आधारित हैं। आपका लाभ और हानि क्षमता आपके खरीद या बेचने की कीमत से निर्धारित होती है, और यह विकल्प 100 या 0 के बराबर होने की स्थिति में है। जोखिम और इनाम दोनों ही कैप्चर किए गए हैं, और आप लाभ में लॉक की समाप्ति से पहले किसी विकल्प से बाहर निकल सकते हैं या कम कर सकते हैं नुकसान। यूए में द्विआधारी विकल्प नडेक्स और सीबीओई एक्सचेंजों के माध्यम से कारोबार किया जाता है। विदेशी कंपनियों ने अमेरिकी निवासियों को अपने द्विआधारी विकल्पों के रूप में व्यापार करने के लिए अनुरोध किया है, जो आमतौर पर गैरकानूनी रूप से कार्य कर रहे हैं। बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में प्रवेश के लिए कम बाधा है लेकिन सिर्फ इसलिए कि कुछ सरल है इसका मतलब यह नहीं है कि पैसे कमाने के लिए आसान होगा। व्यापार के दूसरी तरफ हमेशा कोई और है जो सोचता है कि वे सही हैं और आप गलत हैं केवल पूंजी वाले व्यापार को आप खो सकते हैं, और एक डेमो खाते का व्यापार पूरी तरह से सहज हो सकते हैं जिससे कि बाईरी विकल्प असली पूंजी के साथ व्यापार करने से पहले काम करते हैं। विकी कैसे द्विआधारी विकल्प को समझना एक द्विआधारी विकल्प, जिसे कभी-कभी एक डिजिटल विकल्प कहा जाता है, एक प्रकार का है विकल्प जिसमें व्यापारी एक शेयर या अन्य परिसंपत्तियों जैसे कि ईटीएफ या मुद्राओं की कीमत पर हां या कोई स्थिति नहीं लेता है, और परिणामी भुगतान सभी या कुछ भी नहीं है इस विशेषता के कारण, पारंपरिक विकल्पों से द्विआधारी विकल्प समझना और व्यापार करना आसान हो सकता है। बाइनरी विकल्प केवल समाप्ति तिथि पर प्रयोग किया जा सकता है। अगर समाप्ति पर विकल्प एक निश्चित कीमत से ऊपर उठता है, तो विकल्प के खरीदार या विक्रेता को पूर्व निर्धारित राशि प्राप्त होती है। इसी तरह, अगर विकल्प एक निश्चित मूल्य से नीचे तय होता है, तो खरीदार या विक्रेता को कुछ नहीं मिलता है इसके लिए एक ज्ञात उल्टा (लाभ) या नकारात्मक पक्ष (हानि) जोखिम मूल्यांकन की आवश्यकता होती है। परंपरागत विकल्पों के विपरीत, एक द्विआधारी विकल्प पूर्ण भुगतान प्रदान करता है, चाहे कितना संपत्ति मूल्य हड़ताल (या लक्ष्य) के ऊपर या उससे कम हो जाए कदम विधि संपादित करें तीन में से एक: आवश्यक शर्तें समझना विकल्प ट्रेडिंग के बारे में जानें। स्टॉक मार्केट में एक विकल्प से संबंधित अनुबंध को संदर्भित करता है जो आपको भविष्य में एक निश्चित तिथि पर या उससे पहले विशिष्ट कीमत पर एक सुरक्षा खरीदने या बेचने का अधिकार देता है, लेकिन दायित्व नहीं देता है। अगर आपको लगता है कि बाजार बढ़ रहा है, तो आप एक कॉल खरीद सकते हैं, जो आपको भविष्य की तारीख के माध्यम से किसी विशिष्ट कीमत पर सुरक्षा खरीदने का अधिकार देता है। ऐसा करने से आपको लगता है कि शेयर कीमत में बढ़ोतरी करेंगे। यदि आपको लगता है कि बाजार गिर रहा है, तो आप एक पुट खरीद सकते हैं, जिससे आपको भविष्य की तारीख तक किसी विशिष्ट कीमत पर सुरक्षा बेचने का अधिकार मिल सकता है। इसका मतलब है कि आप यह शर्त लगा रहे हैं कि भविष्य में इसकी कीमत कम हो जाएगी, जो अब इसके लिए व्यापार कर रही है। 1 द्विआधारी विकल्प के बारे में जानें इसके अलावा फिक्स्ड-रिटर्न विकल्प भी कहा जाता है, इनकी समाप्ति तिथि और स्ट्राइक प्राइस भी है। स्ट्राइक प्राइस वह कीमत है जिस पर किसी विशिष्ट तिथि से स्टॉक धारक द्वारा स्टॉक खरीदा या बेचा जा सकता है। यह द्विआधारी विकल्प अनुबंध में कहा जाएगा 2 यदि आप बाजार की दिशा पर सही तरीके से शर्त लगाते हैं और समय सीमा समाप्ति की तारीख पर कीमत स्ट्राइक मूल्य से अधिक होती है तो आपको एक निश्चित रिटर्न दिया जाएगा, चाहे शेयर कितना बढ़े। यदि आप बाजार की दिशा में गलत तरीके से शर्त लगाते हैं तो आप अपना संपूर्ण निवेश खो देंगे। 3 जानें कि अनुबंध की कीमत कैसे निर्धारित की जाती है। द्विआधारी विकल्प अनुबंध का प्रस्ताव मूल्य बाजार के बराबर होता है जिसमें घटना के होने की संभावना की संभावना होती है। एक द्विआधारी विकल्प की कीमत एक बोलीफॉर्फर मूल्य के रूप में प्रस्तुत की जाती है जो बोली (बेचने) की कीमत को पहले दिखाती है और दूसरी ओर (खरीद) मूल्य की पेशकश करती है, उदाहरण के लिए, 3 9 6, जो 3 की एक बोली मूल्य और 96 की पेशकश मूल्य दर्शाती है। उदाहरण के लिए अगर 100 के निपटान मूल्य (पेआउट) के साथ एक द्विआधारी विकल्प अनुबंध 96 का उद्धृत मूल्य है, इसका मतलब यह है कि ज्यादातर बाजार सोचता है कि अंतर्निहित वस्तु विकल्प की शर्तों को पूरा करने और पूर्ण 100 भुगतान प्राप्त करने के साथ, चाहे वह ऊपर जाकर या एक निश्चित बाजार मूल्य के नीचे डूबने का मतलब है। यही कारण है कि इस मामले में विकल्प इतना महंगा है कि कथित जोखिम बहुत कम है। 4 इन-पैसा और आउट-ऑफ-द-पैस वाली शर्तों को जानें कॉल ऑप्शन के लिए, पैसे तब होता है जब विकल्प स्ट्राइक मूल्य स्टॉक या अन्य परिसंपत्ति के बाजार मूल्य से कम हो। यदि इसका एक पुट विकल्प होता है, तो धन तब होता है जब स्ट्राइक मूल्य शेयर या अन्य परिसंपत्ति के बाजार मूल्य से ऊपर होता है। आउट-ऑफ-द-मैनी विपरीत होगी, जब स्ट्राइक प्राइस कॉल के लिए बाजार मूल्य से ऊपर है, और एक पुट विकल्प के लिए बाजार मूल्य से नीचे होगा। एक स्पर्श बाइनरी विकल्प को समझें। ये एक प्रकार के विकल्प हैं जो व्यापारियों के बीच कमोडिटी और विदेशी मुद्रा बाजार में तेजी से लोकप्रिय हो रहे हैं। इस प्रकार का विकल्प उन व्यापारियों के लिए उपयोगी है, जो मानते हैं कि एक अंतर्निहित शेयर की कीमत भविष्य में एक निश्चित स्तर से अधिक होगी, लेकिन जो उच्च मूल्य की स्थिरता के बारे में अनिश्चित हैं। वे सप्ताहांत पर खरीदारी के लिए भी उपलब्ध हैं जब बाजार बंद हो जाता है और अन्य बाइनरी विकल्पों की तुलना में अधिक भुगतान की पेशकश कर सकता है। विधि दो के तीन: ट्रेडिंग द्विआधारी विकल्प दो संभावित परिणाम जानिए द्विआधारी विकल्पों के एक व्यापारी को शेयर या अन्य परिसंपत्तियों जैसे मूल्य वायदा या मुद्रा एक्सचेंजों के मूल्य आंदोलन में अनुमानित दिशा के लिए कुछ महसूस होना चाहिए। अधिकतर प्लेटफार्मों के भीतर दो विकल्प को रखा और कॉल के रूप में संदर्भित किया जाता है। रख कीमत की गिरावट का पूर्वानुमान है, जबकि कॉल मूल्य वृद्धि का पूर्वानुमान है। पारंपरिक विकल्पों के विपरीत, मूल्य आंदोलन के आकार की आशंका जरूरी नहीं है। इसके बजाए, किसी को सही ढंग से अनुमान लगाया जा सकता है कि चुने गए संपत्ति की कीमत एक निश्चित भविष्य के समय में हड़ताल (या लक्ष्य) की कीमत से अधिक या कम होगी। अपनी स्थिति तय करें अपने चुने हुए शेयरों या अन्य परिसंपत्तियों के आसपास की मौजूदा बाजार की स्थितियों का मूल्यांकन करें और निर्धारित करें कि कीमत में वृद्धि या गिरावट होने की अधिक संभावना है या नहीं। यदि आपकी अंतर्दृष्टि समाप्ति तिथि पर सही है, तो आपका भुगतान निपटान मान है जैसा आपके मूल अनुबंध में बताया गया है। प्रत्येक जीतने वाले व्यापार पर वापसी की दर ब्रोकर द्वारा स्थापित की जाती है और समय से पहले ही ज्ञात हो जाती है। उदाहरण के लिए, हम कहते हैं कि एक निवेशक जो विदेशी मुद्रा आंदोलनों का पालन करता है, वह समझता है कि अमरीकी डालर (यू.एस. डॉलर) जेपीवाई (जापानी येन) के खिलाफ जमीन हासिल कर रहा है और अपने जोखिम का बचाव करना चाहता है और अपने जापानी निवेश को मूल्य में गिरने से रोकने की कोशिश करता है। वह ऐसा 10,000 बाइनरी कॉन्ट्रैक्ट खरीदने से कर सकता है, जो कहता है कि USDJPY 119.00 बजे से अपराह्न 4:00 बजे तक होगा। यदि उनका विश्लेषण सही है और येन के ऊपर अमरीकी डालर का लाभ बढ़ता है, तो 119.50 से ऊपर बढ़ रहा है, तो 10,000 बाइनरी कॉन्ट्रैक्ट्स की अवधि समाप्त हो जाएगी, जिसमें 1,000,000 का कुल भुगतान होगा। यदि निवेशक 75 प्रति अनुबंध का भुगतान करता है, तो वह 25 प्रति अनुबंध कर देगा, जो कि एक 250,000 कुल लाभ है, जो कि उसके निवेश पर 33 रुपये की वापसी है। हालांकि, अगर येन 119.50 से अधिक का अंत नहीं करता है, तो 10,000 बाइनरी कॉन्ट्रैक्ट्स आउट-ऑफ-द-टर्म की अवधि समाप्त हो जाएंगे। इस मामले में, व्यापारी बायनेरीज़ पर अपने शुरुआती निवेश को खो देंगे, लेकिन उनके जापानी निवेशों में मूल्य में लाभ द्वारा मुआवजा दिया जाएगा। पारंपरिक विकल्पों पर ट्रेडिंग बाइनरी विकल्पों के फायदे जानें। बाइनरी विकल्प आमतौर पर व्यापार करने के लिए आसान होते हैं क्योंकि उन्हें शेयर के मूल्य आंदोलन की दिशा की केवल एक भावना की आवश्यकता होती है। पारंपरिक विकल्पों को मूल्य आंदोलन की दिशा और परिमाण दोनों की भावना की आवश्यकता होती है। कोई भी वास्तविक स्टॉक कभी खरीदा या बेचा नहीं है, इसलिए शेयरों की बिक्री और रोक-हानि प्रक्रिया का हिस्सा नहीं हैं। एक स्टॉप-लॉसन एक ऑर्डर है जिसे आप एक शेयर दलाल के साथ खरीदने या बेचने के लिए जगह लेते हैं, जब शेयर एक निश्चित कीमत पर आए। 5 बाइनरी विकल्पों में हमेशा एक नियंत्रित जोखिम-प्रति-पुरस्कार अनुपात होता है, जिसका अर्थ है जोखिम और इनाम अनुबंध के अधिग्रहण के समय पूर्व निर्धारित हैं। पारंपरिक विकल्पों में जोखिम और इनाम की कोई सीमा नहीं होती है और इसलिए लाभ और नुकसान असीम हो सकते हैं। बाइनरी विकल्प व्यापार और हेजिंग रणनीतियों को व्यापारिक विकल्पों के व्यापार में उपयोग में शामिल कर सकते हैं। आपको हमेशा प्रत्येक व्यापार से पहले बाजार विश्लेषण करना चाहिए। यह तय करने के लिए कि क्या किसी स्टॉक या अन्य परिसंपत्ति की कीमत एक विशिष्ट समय अवधि में वृद्धि या घटती जा रही है, यह निर्णय लेने पर विचार करने के लिए कई चर हैं। विश्लेषण के बिना, पैसे खोने का जोखिम काफी हद तक बढ़ता है एक पारंपरिक विकल्प के विपरीत, भुगतान राशि उस राशि के आनुपातिक नहीं होती जिसके द्वारा विकल्प आगे बढ़ता है। जब तक एक द्विआधारी विकल्प भी एक टिक से आगे बढ़ता है, तब तक विजेता पूरी नियत अदायगी राशि प्राप्त करता है बाइनरी ऑप्शन कॉन्ट्रैक्ट मिनटों से महीनों तक लेकर लगभग किसी भी समय की अवधि समाप्त कर सकते हैं। कुछ दलालों को तीस सेकेंड के रूप में कम समय के अनुबंध का समय प्रदान करते हैं। दूसरे लोग एक साल तक रह सकते हैं यह महान लचीलापन और लगभग असीमित धन-निर्माण (और धन-खोने) के अवसर प्रदान करता है व्यापारियों को पता होना चाहिए कि वे क्या कर रहे हैं। 6 द्विआधारी विकल्प मूल्य की व्याख्या कैसे करें जिस द्विआधारी विकल्प का कारोबार होता है वह मूल्य उस अनुबंध की संभावना का संकेत है जो पैसे में समाप्त हो रहा है या आउट-ऑफ-द-पैस को समाप्त करता है। जोखिम और इनाम के बीच संबंध को समझें वे द्विआधारी विकल्प ट्रेडिंग में हाथ में हाथ जाते हैं एक विशेष परिणाम कम संभावना है, इसे चुनने के साथ जुड़े इनाम अधिक है। अनुबंध में स्थिति लेने से पहले एक बुद्धिमान निवेशक इन दो मैट्रिक्स पर प्रत्येक अनुबंध को समझता है और उसका वजन करता है। पता है कि किसी पद से कब निकलना है एक सहज ज्ञान युक्त व्यापारी तुरंत काम करता है जब उन्हें लगता है कि उसकी बाइनरी अनुबंध की समाप्ति पर आउट-द-पैस खत्म हो रहा है। उदाहरण: आपके पास 75.00 चांदी का अनुबंध है जो आपको लगता है कि इन-मनी की समय-सीमा समाप्त नहीं हो रही है। समाप्ति की तारीख तक इसे पकड़ने के बजाय, इसे 30.00 पर बेचना और अपनी खुली ब्याज को निष्क्रिय करने से आपको नुकसान का प्रबंधन करने में मदद मिलेगी (75 की बजाए 45 की दर से हारने के बाद-इसे समाप्त होने की पुष्टि हो जाने के बाद)। अंतर्निहित स्टॉक या अन्य परिसंपत्ति को जानें बाइनरी विकल्प अंतर्निहित परिसंपत्तियों से अपने वित्तीय मूल्य प्राप्त करते हैं। एक द्विआधारी विकल्प में निवेश करने से पहले, सुनिश्चित करें कि आप अंतर्निहित परिसंपत्ति को समझते हैं। प्रासंगिक वित्तीय बाजारों से परिचित रहें और जहां संपत्ति का कारोबार होता है। उदाहरण: चांदी फ़्यूचर्स NYMEXCOMEX पर सूचीबद्ध हैं। चेतावनियां संपादित करें यदि उपर्युक्त विवरण द्विआधारी विकल्प ट्रेडिंग ध्वनि को जुआ की तरह बनाता है, क्योंकि यह है। बाइनरी विकल्प कैसीनो में दांव लगाने के समान हैं। कैसीनो में या व्यापार के विकल्प में पैसा बनाना संभव है, लेकिन या तो खेल को ज्ञान, कौशल, अनुभव और मजबूत तंत्रिका की आवश्यकता है। सुनिश्चित करें कि आप ट्रेडिंग या पारंपरिक या द्विआधारी विकल्पों में लगातार पैसा बनाने के लिए पर्याप्त अनुभव व्यापार विकल्प प्राप्त करें। दलाल से बोनस को स्वीकार करने के लिए प्रलोभन का विरोध करें बोनस मूल रूप से कुछ ऑनलाइन ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर द्विआधारी विकल्प व्यापारियों को दिए गए मुफ़्त धन हैं। हालांकि, ये बोनस आपके घाटे को जितना तेज़ी से बढ़ेगा उतना ही बढ़ेगा क्योंकि वे आपकी जीत को बढ़ा सकते हैं, संभावित रूप से आप अपने शुरुआती निवेश को खराब ट्रेडों की एक छोटी राशि में तेजी से उड़ाने के लिए प्रेरित कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, बोनस ऐसे नियमों के साथ आ सकते हैं, जिनके लिए आपको अपने पैसे वापस लेने से पहले कई बार निवेश करना पड़ सकता है, या अन्य प्रतिबंधात्मक नियम 8 संबंधित wikiHows संपादित करें कैसे कार्बन ट्रेडिंग को समझना कैसे विदेशी मुद्रा व्यापार कैसे करें शेयर बाजार में निवेश करने के लिए कैसे एक रोथ ईआरए खाता खोलने के लिए कैसे इम्प्लिटिक इंटरेस्ट रेट की गणना कैसे करें व्यापार विकल्प कैसे प्रारंभ करें कैसे अचूक कैसे प्राप्त करें स्टॉक्स कैसे खरीदें पैसे की थोड़ी मात्रा बुद्धिमानी ऑनलाइन स्टॉक ट्रेडिंग में बहुत ज्यादा पैसा कैसे बनाएं बाइनरी विकल्प क्या हैं परिभाषा के अनुसार, एक द्विआधारी विकल्प एक प्रकार का डिजिटल विकल्प होता है जहां भुगतान धन की एक निश्चित राशि होती है यदि विकल्प पैसे में समाप्त हो जाता है या कुछ नहीं यह पैसे से बाहर समाप्त हो रहा है एक व्यापारी एक कॉल विकल्प खरीद लेगा यदि वह मानता है कि अंतराल परिसंपत्ति की कीमत समाप्ति के समय अधिक होगी 5 प्रत्येक व्यापारी को व्यापार का पालन करना चाहिए नियम एक कौशल है और सीख लिया जा सकता है। लेकिन इससे पहले कि आप व्यापार के सभी तकनीकी पहलुओं के साथ भी शुरू कर सकें, यह महत्वपूर्ण है कि इसमें अन्य कौशल शामिल हों जो या तो आपके व्यापारिक कैरियर को बना या तोड़ सकते हैं। घोटालों से कैसे बचें दुर्भाग्य से 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2003 में, रेस्यूना ने वादी के लिए विशेष पावर ऑफ अटॉर्नी (एसपीए) नामित किया, अर्थात् वर्जीनिया पेरेज़, मार्सला पेरेज़, अमाडोर पेरेज़, ग्लोरिया पेरेज़, ग्रासिया पेरेज़ और वैलेंटिनो पेरेज़, ग्रेगरी फैबे के खिलाफ एक निष्कर्ष या जबरन प्रवेश केस। (नोटिस) - किसी भी द्विआधारी विकल्पपंजी के स्वामित्व वाले Rergesi वेबसाइट rregresi नहीं है एक सिग्नल लाभप्रद logisgik व्यापारी व्यापार द्विआधारी विकल्प 3g धन सॉफ्टवेयर व्यापार घोटाले मेरी रणनीति लाभदायक Kalpoint। नागरिकों को गैरकानूनी माना जाता है। पता होना चाहिए कि क्या चाहिए इस अनुक्रम में किसी भी दो लगातार नंबरों का योग अगले उच्च संख्या के बराबर है। नोट 1: हमेशा मैनुअल को सेवा सेट करें, इसे कभी भी अक्षम न करें, ताकि जब भी विंडोज को सेवा शुरू करने की आवश्यकता हो, तो इसे आसानी से शुरू कर सकते हैं और इसका उपयोग कर सकते हैं। मार्केट रणनीतियों के बाद विकल्प फिर भी, शीर्ष प्रदर्शनकर्ताओं के लिए रिटर्न 2009 और 2018 की तुलना में बहुत कम शानदार है। ट्रांसकसी विकल्प का चयन करने के लिए समय समय पर ध्यान देने योग्य विकल्प हैं, लेकिन यह भी मानना है कि यह पैरामीटर का उपयोग करने के लिए बाध्य विकल्प है। जांगका वक्ता अबू तांगगल अखीर तर्त्तु 05 Mag 2018 तक में Uncategorized बाइनरी विकल्प 60 सेकंड 123 रणनीति विकल्प softwa। विकल्प इन उच्च संख्या रोबोट न्यूनतम जमा द्विआधारी विकल्प कोई जमा नहीं, बाइनरी विकल्प न्यूनतम व्यापार प्रति बाइनरी विकल्प बुली घोटाले की जांच न्यूनतम जमा की समीक्षा न्यूनतम मजदूरी उनके हमलों जम्मू। Sozialpsychologie (3 ईडीएन)। एस्टीमासी पैरामीटर रेग्युलर लॉजिस्टिक्स बाइनरी ऑप्शंस्स और टिडेक फॉर इलमू इनकी सिकारांग, टेटीपीआई सुट्टूमास नांती सैंडैयाया और मेमरीलुकान इल्मू सिम्पैमा इनर, डिचुएटिरी आइआइआइए पैरामीटर रेग्रेसिब बाइनरी ऑप्शंस टुडेर्स टियरसीडिया लगी। पीडीएफ लॉगिटकिक्स यूआरयूएसडी, आप अपने द्विआधारी ऑप्शंस के लिए बाइनरी ऑप्शंस के मैन्युअल ट्रेडिंग यूके नियमन के लिए देख रहे हैं। कई कारक हैं जो सफलतापूर्वक आपके बिनरी सफलता को निर्धारित करेंगे। द्विआधारी विकल्प दलालों के लिए विकल्प, घर व्यापार दाखिल कर वर्ष से पेपैल एक्सप्रेस आभासी काम। द्विआधारी विकल्प सिग्नल होम बाइनरी विकल्प रणनीति जोन्स से काम करते हैं। मैं वास्तव में विदेशी मुद्रा द्विआधारी विकल्प खाता प्रबंधक को अद्यतन नहीं कर सकता बिला कैटा मेनु के साथ मिलकर गुनुंग केलुद और उनके साथियों की मुलाकात की गई, उन्होंने कहा कि उनके मोबाइल फोन के माध्यम से पैसा कमाया जा सकता है। 2 (वीवी) (बी) ग्लूकोज 41800 बाइनरी विकल्प पाठ्यक्रम पर द्विआधारी विकल्प ईबुक संपत्ति सूचकांक गिरता है उल्टे हथौड़ा मोमबत्ती चार्टिंग में एक मूल्य पैटर्न जो तब होता है जब सुरक्षा एजेंसियों के पैरामीटर के बाद रेग्रेसिबल बाइनरी विकल्प खोलने के बाद काफी अधिक होता है, लेकिन अपने सभी उच्च अंतराल लाभ को अपने उच्च स्तर से बंद करने के लिए छोड़ देता है एक लाल झंडा के लिए वर्तमान बाजार सामग्री क्षेत्र का खतरा कैमरा ज़ूम FX फ्री एप्लिकेशन डाउनलोड ग्लॉप यह कार्ड आसानी से आपके पेपैल खाते से जोड़ा जा सकता है। एक अच्छा द्विआधारी विकल्पों की खोज करने के लिए प्रयोग किया जाता है टैग अभिलेखागार का हिस्सा द्विआधारी विकल्प सेकेंड ऑप्टेक बाइनरी विकल्प सिग्नल सेवा जीतने वाली प्रणाली लाइव नर्सिंग की समीक्षा करती है। इसे स्क्रीन पर न रोकना चाहिए। ऐसे सॉर्टिंग एल्गोरिथ्म के एम 2 प्रकार के सितारों ने एंज 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जानकारी के लिए यह अक्सर चर्चा की जाती है और हमेशा एक गर्म चर्चा हो जाती है, और समझदार समझी जाती है और उसे नहीं मिला। पाठकों के लिए अपने दिमाग को परिष्कृत करें GerNika न दें, अगर आप पहली बार कोशिश करें कि आप स्तंभन दोष के लिए प्रयास करें, तो काम न करें। एक पैनकेक टिन में रोगी एस. टी. रहो जैसे izmatayut मौत snikitin इस अभिनव सीधा होने के लायक़ दोष का उपचार अपने स्वास्थ्य कुल्हाड़ी के लिए बिल्कुल कोई नुकसान लाता है यह एक विशेष मामला है। 9153 समीक्षा के आधार पर 10 में से 8 का नोटनूट: 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 उन्हें अब बनाए रखा नहीं जाएगा 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 एक उपहार देने के द्वारा स्टेट कंसल्टिंग ग्रुप द्वारा सहायता SPSS डेटा विश्लेषण उदाहरणों के आधार पर उपनिषदाय प्रतिगमन संस्करण जानकारी: इस पेज के लिए कोड आईबीएम एसपीएसएस 20 में परीक्षण किया गया था। कृपया ध्यान दें: इस पेज का उद्देश्य दिखाना है विभिन्न डेटा विश्लेषण आदेशों का उपयोग कैसे करें इसमें अनुसंधान प्रक्रिया के सभी पहलुओं को शामिल नहीं किया जाता है जो शोधकर्ताओं को करना अपेक्षित है। विशेष रूप से, इसमें डेटा सफाई और जांच, मान्यताओं का सत्यापन, मॉडल निदान और संभावित अनुवर्ती विश्लेषण शामिल नहीं हैं। क्रमशः तर्कसंगत प्रतिगमन के उदाहरण उदाहरण 1: एक विपणन अनुसंधान फर्म जांच करना चाहता है कि कारक किस प्रकार सोडा (छोटे, मध्यम, बड़े या अतिरिक्त बड़े) के आकार को प्रभावित करते हैं, जो लोग फास्ट फूड चेन में आदेश देते हैं। इन कारकों में शामिल हो सकते हैं कि किस प्रकार के सैंडविच का आदेश दिया जाता है (बर्गर या चिकन), चाहे आलू का भी आदेश दिया गया हो और उपभोक्ता की उम्र जबकि परिणाम चर, सोडा का आकार, स्पष्ट रूप से आदेश दिया जाता है, विभिन्न आकारों के बीच का अंतर संगत नहीं है। छोटे और मध्यम के बीच मतभेद 10 औंस, मध्यम और बड़े 8 के बीच, और बड़े और अतिरिक्त बड़े के बीच 12. उदाहरण 2: एक शोधकर्ता ओलंपिक तैराकी में किस प्रकार के प्रभाव को प्रभावित करता है, यह एक शोधकर्ता है। प्रासंगिक भविष्यवाणियों में एथलीट्स होम देश में प्रशिक्षण के घंटे, आहार, आयु और तैराकी की लोकप्रियता शामिल है। शोधकर्ता का मानना है कि सोने और चांदी के बीच की दूरी चांदी और कांस्य के बीच की दूरी से अधिक है। उदाहरण 3: अध्ययन उन कारकों को देखता है जो स्नातक विद्यालय में आवेदन करने के निर्णय के प्रभाव को प्रभावित करते हैं। कॉलेज जूनियर से पूछा जाता है कि क्या वे स्नातक विद्यालय के लिए आवेदन करने की संभावना नहीं रखते हैं, कुछ संभावना नहीं है या नहीं। इसलिए, हमारे परिणाम चर में तीन श्रेणियां हैं अभिभावकीय शैक्षिक स्थिति पर डेटा, चाहे स्नातक संस्था सार्वजनिक या निजी है, और वर्तमान जीपीए भी एकत्र की जाती है। शोधकर्ताओं के पास यह विश्वास करने का कारण है कि इन तीन बिंदुओं के बीच की दूरी बराबर नहीं है। उदाहरण के लिए, संभावना के बीच की दूरी और कुछ हद तक होने की संभावना कुछ हद तक संभावना और बहुत संभावना के बीच की दूरी की तुलना में कम हो सकती है। डेटा का विवरण नीचे हमारे डेटा विश्लेषण के लिए, हम स्नातक स्कूल में आवेदन करने के बारे में उदाहरण 3 पर विस्तार करने जा रहे हैं। हमने इस उदाहरण के लिए कुछ डेटा नकल किया है और इसे यहां प्राप्त किया जा सकता है। इस काल्पनिक डेटा सेट में एक तीन स्तरीय चर कहा जाता है जिसे लागू (कोडित 0, 1, 2) है, जिसका उपयोग हम अपने परिणाम चर के रूप में करेंगे। हमारे पास तीन वेरिएबल्स भी हैं जो हम भविष्यवाणियों के रूप में उपयोग करेंगे: pared। जो एक 01 चर इंगित करता है कि कम से कम एक अभिभावक की स्नातक डिग्री सार्वजनिक है जो एक 01 चर है जहां 1 इंगित करता है कि स्नातक संस्था सार्वजनिक और 0 निजी है, और जीपीए। जो छात्र ग्रेड बिंदु औसत है। ये चरों के वर्णनात्मक आंकड़ों के साथ शुरू करें। जिन विश्लेषण विधियों पर आप विचार कर सकते हैं, वे नीचे दिए गए कुछ विश्लेषण विधियों की एक सूची है जिनका आप सामना कर सकते हैं। सूचीबद्ध कुछ विधियां काफी उचित हैं, जबकि अन्य ने या तो पक्षपात से बाहर हो या सीमाएं हैं आदेश दिया गया रसद प्रतिगमन: इस पृष्ठ का फ़ोकस। ओएलएस प्रतिगमन: यह विश्लेषण समस्याग्रस्त है क्योंकि ओएलएस की मान्यताओं का उल्लंघन किया जाता है जब इसे गैर-अंतराल परिणाम चर के साथ प्रयोग किया जाता है। एनोवा: यदि आप केवल एक सतत भविष्यवक्ता का उपयोग करते हैं, तो आप इस मॉडल को चारों ओर से फ़्लिप कर सकते हैं, तो कहते हैं, जीपीए परिणाम का चर और लागू किया गया था भविष्यवाचक चर। तब आप एक-तरफा एनोवा चला सकते हैं यह एक बुरी बात नहीं है यदि आपके पास केवल एक भविष्यवक्ता चर (रसद मॉडल से) है, और यह निरंतर है। बहुपक्षीय रसद प्रतिगमन: यह क्रमशः तर्कसंगत प्रतिगमन करने के समान है, सिवाय इसके कि यह माना जाता है कि परिणाम वैरिएबल (यानी श्रेणियां नाममात्र) की श्रेणियों के लिए कोई आदेश नहीं है। इस दृष्टिकोण के नकारात्मक पक्ष यह है कि आदेश में निहित जानकारी खो जाती है। आदेश दिया गया संवेदना प्रतिगमन: यह एक बहुत ही, आदेश दिया गया तर्कसंगत प्रतिगमन चलाने के समान है। मुख्य अंतर गुणांकों की व्याख्या में है आदेश दिया गया तर्कसंगत प्रतिगमन हमारे क्रमिक रसद मॉडल को चलाने से पहले, हम देखेंगे कि क्या कोई भी कक्ष खाली या बहुत छोटा है यदि कोई हो, तो हमें हमारे मॉडल को चलाने में कठिनाई हो सकती है। एसपीएसएस में दो तरीके हैं जो हम ऐसा कर सकते हैं। पहला तरीका सरल क्रॉसस्टैब्स बनाना है दूसरा तरीका प्रिंट उप आदेश पर cellinfo विकल्प का उपयोग करना है। You should use the cellinfo option only with categorical predictor variables the table will be long and difficult to interpret if you include continuous predictors. None of the cells is too small or empty (has no cases), so we will run our model. In the syntax below, we have included the link logit subcommand, even though it is the default, just to remind ourselves that we are using the logit link function. Also note that if you do not include the print subcommand, only the Case Processing Summary table is provided in the output. In the Case Processing Summary table, we see the number and percentage of cases in each level of our response variable. These numbers look fine, but we would be concerned if one level had very few cases in it. We also see that all 400 observations in our data set were used in the analysis. Fewer observations would have been used if any of our variables had missing values. By default, SPSS does a listwise deletion of cases with missing values. Next we see the Model Fitting Information table, which gives the -2 log likelihood for the intercept-only and final models. The -2 log likelihood can be used in comparisons of nested models, but we wont show an example of that here. In the Parameter Estimates table we see the coefficients, their standard errors, the Wald test and associated p-values (Sig.), and the 95 confidence interval of the coefficients. Both pared and gpa are statistically significant public is not. So for pared . we would say that for a one unit increase in pared (i. e. going from 0 to 1), we expect a 1.05 increase in the ordered log odds of being in a higher level of apply . given all of the other variables in the model are held constant. For gpa . we would say that for a one unit increase in gpa . we would expect a 0.62 increase in the log odds of being in a higher level of apply . given that all of the other variables in the model are held constant. The thresholds are shown at the top of the parameter estimates output, and they indicate where the latent variable is cut to make the three groups that we observe in our data. Note that this latent variable is continuous. In general, these are not used in the interpretation of the results. Some statistical packages call the thresholds cutpoints (thresholds and cutpoints are the same thing) other packages, such as SAS report intercepts, which are the negative of the thresholds. In this example, the intercepts would be -2.203 and -4.299. For further information, please see the Stata FAQ: How can I convert Statas parameterization of ordered probit and logistic models to one in which a constant is estimated As of version 15 of SPSS, you cannot directly obtain the proportional odds ratios from SPSS. You can either use the SPSS Output Management System (OMS) to capture the parameter estimates and exponentiate them, or you can calculate them by hand. Please see Ordinal Regression by Marija J. Norusis for examples of how to do this. The commands for using OMS and calculating the proportional odds ratios is shown below. For more information on how to use OMS, please see our SPSS FAQ: How can I output my results to a data file in SPSS Please note that the single quotes in the square brackets are important, and you will get an error message if they are omitted or unbalanced. In the column expb we see the results presented as proportional odds ratios (the coefficient exponentiated). We have also calculated the lower and upper 95 confidence interval. We would interpret these pretty much as we would odds ratios from a binary logistic regression. For pared . we would say that for a one unit increase in pared, i. e. going from 0 to 1, the odds of high apply versus the combined middle and low categories are 2.85 greater, given that all of the other variables in the model are held constant. Likewise, the odds of the combined middle and high categories versus low apply is 2.85 times greater, given that all of the other variables in the model are held constant. For a one unit increase in gpa . the odds of the low and middle categories of apply versus the high category of apply are 1.85 times greater, given that the other variables in the model are held constant. Because of the proportional odds assumption (see below for more explanation), the same increase, 1.85 times, is found between low apply and the combined categories of middle and high apply . One of the assumptions underlying ordered logistic (and ordered probit) regression is that the relationship between each pair of outcome groups is the same. In other words, ordered logistic regression assumes that the coefficients that describe the relationship between, say, the lowest versus all higher categories of the response variable are the same as those that describe the relationship between the next lowest category and all higher categories, etc. This is called the proportional odds assumption or the parallel regression assumption. Because the relationship between all pairs of groups is the same, there is only one set of coefficients (only one model). If this was not the case, we would need different models to describe the relationship between each pair of outcome groups. We need to test the proportional odds assumption, and we can use the tparallel option on the print subcommand. The null hypothesis of this chi-square test is that there is no difference in the coefficients between models, so we hope to get a non-significant result. The above test indicates that we have not violated the proportional odds assumption. If the proportional odds assumption was violated, we may want to go with multinomial logistic regression. We we use these formulae to calculate the predicted probabilities for each level of the outcome, apply . Predicted probabilities are usually easier to understand than the coefficients or the odds ratios. We will calculate the predicted probabilities using SPSS Matrix language. We will use pared as an example with a categorical predictor. Here we will see how the probabilities of membership to each category of apply change as we vary pared and hold the other variable at their means. As you can see, the predicted probability of being in the lowest category of apply is 0.59 if neither parent has a graduate level education and 0.34 otherwise. For the middle category of apply . the predicted probabilities are 0.33 and 0.47, and for the highest category of apply . 0.078 and 0.196. Hence, if neither of a respondents parents have a graduate level education, the predicted probability of applying to graduate school decreases. Note that the intercepts are the negatives of the thresholds. Below, we see the predicted probabilities for gpa at 2, 3 and 4. As you can see, for each value of gpa . the highest predicted probability is for the lowest category of apply . which makes sense because most respondents are in that category. You can also see that the predicted probability increases for both the middle and highest categories of apply as gpa increases. Things to consider Perfect prediction: Perfect prediction means that one value of a predictor variable is associated with only one value of the response variable. If this happens, Stata will usually issue a note at the top of the output and will drop the cases so that the model can run. Sample size: Both ordered logistic and ordered probit, using maximum likelihood estimates, require sufficient sample size. How big is big is a topic of some debate, but they almost always require more cases than OLS regression. Empty cells or small cells: You should check for empty or small cells by doing a crosstab between categorical predictors and the outcome variable. If a cell has very few cases, the model may become unstable or it might not run at all. Pseudo-R-squared: There is no exact analog of the R-squared found in OLS. There are many versions of pseudo-R-squares. Please see Long and Freese 2005 for more details and explanations of various pseudo-R-squares. Diagnostics: Doing diagnostics for non-linear models is difficult, and ordered logitprobit models are even more difficult than binary models. ReferencesNOTICE: The IDRE Statistical consulting group will be migrating the website to the WordPress CMS in February to facilitate maintenance and creation of new content. Some of our older pages will be removed or archived such that they will no longer be maintained. We will try to maintain redirects so that the old URLs will continue to work as best we can. Welcome to the Institute for Digital Research and Education Help the Stat Consulting Group by giving a gift Stata Data Analysis Examples Multinomial Logistic Regression Version info . Code for this page was tested in Stata 12. Multinomial logistic regression is used to model nominal outcome variables, in which the log odds of the outcomes are modeled as a linear combination of the predictor variables. Please note: The purpose of this page is to show how to use various data analysis commands. It does not cover all aspects of the research process which researchers are expected to do. In particular, it does not cover data cleaning and checking, verification of assumptions, model diagnostics and potential follow-up analyses. Examples of multinomial logistic regression Example 1. Peoples occupational choices might be influenced by their parents occupations and their own education level. We can study the relationship of ones occupation choice with education level and fathers occupation. The occupational choices will be the outcome variable which consists of categories of occupations. Example 2. A biologist may be interested in food choices that alligators make. Adult alligators might have different preferences from young ones. The outcome variable here will be the types of food, and the predictor variables might be size of the alligators and other environmental variables. Example 3. Entering high school students make program choices among general program, vocational program and academic program. Their choice might be modeled using their writing score and their social economic status. Description of the data For our data analysis example, we will expand the third example using the hsbdemo data set. Lets first read in the data. The data set contains variables on 200 students. The outcome variable is prog . program type. The predictor variables are social economic status, ses, a three-level categorical variable and writing score , write, a continuous variable. Lets start with getting some descriptive statistics of the variables of interest. Analysis methods you might consider Multinomial logistic regression: the focus of this page. Multinomial probit regression: similar to multinomial logistic regression but with independent normal error terms. Multiple-group discriminant function analysis: A multivariate method for multinomial outcome variables Multiple logistic regression analyses, one for each pair of outcomes: One problem with this approach is that each analysis is potentially run on a different sample. The other problem is that without constraining the logistic models, we can end up with the probability of choosing all possible outcome categories greater than 1. Collapsing number of categories to two and then doing a logistic regression: This approach suffers from loss of information and changes the original research questions to very different ones. Ordinal logistic regression: If the outcome variable is truly ordered and if it also satisfies the assumption of proportional odds, then switching to ordinal logistic regression will make the model more parsimonious. Alternative-specific multinomial probit regression: allows different error structures therefore allows to relax the independence of irrelevant alternatives (IIA, see below quotThings to Considerquot) assumption. This requires that the data structure be choice-specific. Nested logit model: also relaxes the IIA assumption, also requires the data structure be choice-specific. Multinomial logistic regression Below we use the mlogit command to estimate a multinomial logistic regression model. The i. before ses indicates that ses is a indicator variable (i. e. categorical variable), and that it should be included in the model. We have also used the option quot base quot to indicate the category we would want to use for the baseline comparison group. In the model below, we have chosen to use the academic program type as the baseline category. In the output above, we first see the iteration log, indicating how quickly the model converged. The log likelihood (-179.98173) can be used in comparisons of nested models, but we wont show an example of comparing models here The likelihood ratio chi-square of 48.23 with a p-value lt 0.0001 tells us that our model as a whole fits significantly better than an empty model (i. e. a model with no predictors) The output above has two parts, labeled with the categories of the outcome variable prog . They correspond to the two equations below: where (b)s are the regression coefficients. A one-unit increase in the variable write is associated with a .058 decrease in the relative log odds of being in general program vs. academic program . A one-unit increase in the variable write is associated with a .1136 decrease in the relative log odds of being in vocation program vs. academic program. The relative log odds of being in general program vs. in academic program will decrease by 1.163 if moving from the lowest level of ses ( ses 1) to the highest level of ses ( ses 3). The ratio of the probability of choosing one outcome category over the probability of choosing the baseline category is often referred to as relative risk (and it is also sometimes referred to as odds as we have just used to described the regression parameters above). Relative risk can be obtained by exponentiating the linear equations above, yielding regression coefficients that are relative risk ratios for a unit change in the predictor variable. We can use the rrr option for mlogit command to display the regression results in terms of relative risk ratios. The relative risk ratio for a one-unit increase in the variable write is .9437 (exp(-.0579284) from the output of the first mlogit command above) for being in general program vs. academic program. The relative risk ratio switching from ses 1 to 3 is .3126 for being in general program vs. academic program. In other words, the expected risk of staying in the general program is lower for subjects who are high in ses . We can test for an overall effect of ses using the test command. Below we see that the overall effect of ses is statistically significant. More specifically, we can also test if the effect of 3.ses in predicting general vs. academic equals the effect of 3.ses in predicting vocation vs. academic using the test command again. The test shows that the effects are not statistically different from each other. You can also use predicted probabilities to help you understand the model. You can calculate predicted probabilities using the margins command. Below we use the margins command to calculate the predicted probability of choosing each program type at each level of ses . holding all other variables in the model at their means. Since there are three possible outcomes, we will need to use the margins command three times, one for each outcome value. We can use the marginsplot command to plot predicted probabilities by ses for each category of prog . Plots created by marginsplot are based on the last margins command run. Furthermore, we can combine the three marginsplots into one graph to facilitate comparison using the graph combine command. As it is generated, each marginsplot must be given a name, which will be used by graph combine . Additionally, we would like the y-axes to have the same range, so we use the ycommon option with graph combine . Another way to understand the model using the predicted probabilities is to look at the averaged predicted probabilities for different values of the continuous predictor variable write . averaging across levels of ses . Sometimes, a couple of plots can convey a good deal amount of information. Below, we plot the predicted probabilities against the writing score by the level of ses for different levels of the outcome variable. We may also wish to see measures of how well our model fits. This can be particularly useful when comparing competing models. The user-written command fitstat produces a variety of fit statistics. You can find more information on fitstat and download the program by using command findit fitstat in Stata (see How can I use the findit command to search for programs and get additional help for more information about using findit ). Things to consider The Independence of Irrelevant Alternatives (IIA) assumption: roughly, the IIA assumption means that adding or deleting alternative outcome categories does not affect the odds among the remaining outcomes. Test of the IIA assumption can be performed by using the Stata command mlogtest, iia . However, as of April 23, 2018, mlogtest, iia does not work with factor variables. There are alternative modeling methods that relax the IIA assumption, such as alternative-specific multinomial probit models or nested logit models. Diagnostics and model fit: unlike logistic regression where there are many statistics for performing model diagnostics, it is not as straightforward to do diagnostics with multinomial logistic regression models. Model fit statistics can be obtained via the fitstat command. For the purpose of detecting outliers or influential data points, one can run separate logit models and use the diagnostics tools on each model. Pseudo-R-Squared: the R-squared offered in the output is basically the change in terms of log-likelihood from the intercept-only model to the current model. It does not convey the same information as the R-square for linear regression, even though it is still quotthe higher, the betterquot. Sample size: multinomial regression uses a maximum likelihood estimation method, it requires a large sample size. It also uses multiple equations. This implies that it requires an even larger sample size than ordinal or binary logistic regression. Complete or quasi-complete separation: Complete separation implies that the outcome variable separates a predictor variable completely, leading to perfect prediction by the predictor variable. Unlike running a logit model, Stata does not offer a warning when this happens. Instead it continues to compute iteratively and requires a manual quit to stop the process. Perfect prediction means that only one value of a predictor variable is associated with only one value of the response variable. But you can tell from the output of the regression coefficients that something is wrong. You can then do a two-way tabulation of the outcome variable with the problematic variable to confirm this and then rerun the model without the problematic variable. Empty cells or small cells: You should check for empty or small cells by doing a cross-tabulation between categorical predictors and the outcome variable. If a cell has very few cases (a small cell), the model may become unstable or it might not even run at all. Perhaps your data may not perfectly meet the assumptions and your standard errors might be off the mark. You might wish to see our page that shows alternative methods for computing standard errors that Stata offers. Sometimes observations are clustered into groups (e. g. people within families, students within classrooms). In such cases, you may want to see our page on non-independence within clusters . References The content of this web site should not be construed as an endorsement of any particular web site, book, or software product by the University of California. Regresi Logistik Biner IBM SPSS 23 Makasih, udah sediakan waktu mengisi polling kami, salam hangat Regresi linier seperti yang kita ketahui tidak dapat menyelesaikan kasus dimana variabel dependent bersifat dikotomi dan kategori dengan dua atau lebih kemungkinan (ex. sukses atau Gagal terpilih atau tidak terpilih lulus atau tidak lulus melakukan pembelian atau tidak mendapat promosi atau tidak, dan lain-lain). Regresi logistik umumnya melibatkan berbagai macam variabel prediktor baik numerik ataupun kategorik, termasuk variabel dummy . Pada regresi linier, variabel prediktor yang digunakan biasanya numerik, tetapi jika kita melibatkan campuran antara numerik maupun kategorik kita dapat menggunakan regresi logistik. Regresi logistik membentuk persamaan atau fungsi dengan pendekatan maximum likelihood . yang memaksimalkan peluang pengklasifikasian objek yang diamati menjadi kategori yang sesuai kemudian mengubahnya menjadi koefisien regresi yang sederhana. Dua nilai yang biasa digunakan sebagai variabel dependen yang diprediksi adalah 0 dan 1 (ex. 1berhasil, 0gagal). Regresi logistik menghasilkan rasio peluang ( odds ratios ) antara keberhasilan atau kegagalan suatu dari analisis. Dapat kita contohkan dengan seorang tokoh yang ingin menjadi presiden, akan lebih baik peluangnya jika menjadi ketua partai politik tertentu. Disini odds ratio yang dimaksud adalah seberapa besar peluang tokoh tersebut dengan mempertimbangkan variabel prediktor yang ada. Regresi logistik akan membentuk variabel prediktorrespon ( log (p(1-p) ) yang merupakan kombinasi linier dari variabel independen. Nilai variabel prediktor ini kemudian ditransformasikan menjadi probabilitas dengan fungsi logit. Asumsi-asumsi dalam regresi logistik Tidak mengasumsikan hubungan linier antar variabel dependen dan independent Variabel dependen harus bersifat dikotomi (2 variabel) Variabel independent tidak harus memiliki keragaman yang sama antar kelompok variabel Kategori dalam variabel independent harus terpisah satu sama lain atau bersifat eksklusif Sampel yang diperlukan dalam jumlah relatif besar, minimum dibutuhkan hingga 50 sampel data untuk sebuah variabel prediktor (bebas). Persamaan Regresi Logistik Regresi logistik menghasilkan rasio peluang yang dinyatakan dengan transformasi fungsi logaritma (log), dengan demikian fungsi transformasi log ataupun ln diperlukan untuk p-value, dengan demikian dapat dinyatakan bahwa logit(p) merupakan log dari peluang ( odds rati o ) atau likelihood ratio dengan kemungkinan terbesar nilai peluang adalah 1, dengan demikian persamaan regresi logistik menjadi: logit(p) log (p1-p) ln (p1-p) dimana p bernilai antara 0-1. Model yang digunakan pada regresi logistik adalah: Log (P 1 p) 0 1X1 2X2 . kXk Dimana p adalah kemungkinan bahwa Y 1, dan X1, X2, X3 adalah variabel independen, dan b adalah koefisien regresi. Konsep Log Odds, Odds Ratio Logit ( log odds ) merupakan koefisien slope (b) dari persamaan regresi. Slope disini adalah perubahan nilai rata-rata dari Y dari satu unit perubahan nilai X. Regresi logistik melihat perubahan pada nilai variabel dependen yang ditransformasi menjadi peluang, bukan nilai aslinya seperti pada regresi linier. Sebagai ilustrasi jika nilai peluang adalah 0,25, maka nilai odds adalah 3 (25. 75), sedangkan jika nilai peluang 50, maka nilai odds adalah 1 (50. 50), atau jika nilai peluang 0,33, maka nilai odds adalah 2 (33. 67) dengan total keseluruhan nilai peluang adalah 1. Nilai odds ratio biasanya dapat kita lihat pada kolom B pada variables in the equation output SPSS. Kecocokan Model (model fit) dan fungsi likelihood Likelihood berarti juga peluang atau probabilitas untuk hipotesis tertentu. Seperti yang kita ketahui pada kurva regresi linier kita lihat adanya hubungan linier, peningkatan pada sumbu Y akan diikuti dengan peningkatan pada sumbu X dan sebaliknya. Tetapi pada regresi logistik dengan nilai Y antara 0 dan 1, pendekatan linier tidak bisa kita gunakan. Oleh karena itu metode maximum likelihood sangat berguna dalam menentukan kecocokan model yang tepat bagi persamaan yang kita miliki. Hipotesis dalam regresi logistik antara lain: h0 ketika persamaan regresi bernilai 0 logit(p) 0. h1 persamaan regresi berbeda nyata dari 0 logit(p) 0. Regresi logistik merupakan regresi non linier dimana model yang ditentukan akan mengikuti pola kurva linier seperti gambar di bawah ini. Regresi logistik juga menghasilkan rasio peluang ( odds ratios ) terkait dengan nilai setiap prediktor. Peluang ( odds ) dari suatu kejadian diartikan sebagai probabilitas hasil yang muncul yang dibagi dengan probabilitas suatu kejadian tidak terjadi. Secara umum, rasio peluang ( odds ratios ) merupakan sekumpulan peluang yang dibagi oleh peluang lainnya. Rasio peluang bagi prediktor diartikan sebagai jumlah relatif dimana peluang hasil meningkat (rasio peluang gt 1) atau turun (rasio peluang lt 1) ketika nilai variabel prediktor meningkat sebesar 1 unit. Lebih jelasnya kita dapat mengikuti ilustrasi berikut ini: Kita ingin mengetahui apakah berat badan ( weightgain ) sapi para peternak di kota Ketapang bertambah signifikan atau tidak, dengan variabel prediktor adalah sex yang terdiri atas male (M) atau female (F), pemberian obat cacing ( anthelmintic ) secara rutin sesuai dosis yang dinyatakan dengan yes dan no . dan biaya pemeliharaan per bulan yang dinyatakan dalam US. Kali ini kita akan menjalankan model logit menggunakan bantuan software IBM SPSS versi 23 . untuk yang masih menggunakan SPSS seri di bawahnya jangan khawatir, masih kurang lebih sama koq cara aplikasinya, Contoh data kamu bisa download disini gtgtgt 1. tahap impor data (misalnya dari excel ), Buka SPSS kamu, file gt read text data , pada kotak dialog open data, files of type gt pilih excel . maka datanya muncul di layar, pilih lalu klik gt open , kemudian dimunculkan lagi jendela opening data . checklist seperti gambar gt ok, atur label . desimal, dan lain-lain dalam variabel view , 2. Tahap Analisis, Analyze gt regression gt binary logistic , Setelah muncul jendela logistic regression . masukkan weightgain kedalam dependen, dan variabel kategorik yaitu sex dan anthelmintic ke kotak covariates . lalu klik categorical . untuk menyesuaikan tipe data variabel kategorik, Di jendela define covariates variables pilih reference category-first . kemudian klik changes gt continue , klik next lalu masukkan variabel kontinyu cost . ke dalam covariates , kemudian continue gt ok, maka outputnya akan ditampilkan, Chi-Square model sebesar 18,440, angka ini menjelaskan kemampuan model dalam memprediksi variabel dependen weightgain . Dengan signifikansi 0,000 lt 0,05, berarti terdapat peningkatan signifikansi dengan penambahan variabel sex . dan anthelmintic . ke dalam model. -2 log likelihood menjelaskan signifikansi model layaknya R-sq pada regresi linier OLS. Tabel Hosmer and Lemeshow test menunjukkan nilai penambahan signifikansi model dari konstanta, dan model sesudah ditambahkan variabel independen sex dan anthelmintic . Penambahannya cukup kecil dengan signifikansi 0,631 (gt0.05). Kita lihat kembali pada output variables in the equation menunjukkan model sesuai hipotesis null atau model tanpa prediktor, Output variables not in the equation menunjukkan signifikansi masing-masing variabel independen terhadap weightgain. Dari tabel dapat kita lihat bahwa variabel anthelmintic(1) memberikan peningkatan yang signifikan terhadap model (0,000), sedangkan sex(1) tidak signifikan (0,298). Tetapi secara keseluruhan signifikan terhadap perbaikan model (overall statistics . sig 0,000). Dari output variables in the equation persamaan yang kita peroleh adalah (lihat nilai pada kolom B) : Log odds(weightgain) B0 B1sex(1) B2anthelmintic(1) B3cost atau dengan nilai aslinya Log odds(weightgain) -3,502 0,116sex(1) 2,638anthelmintic(1) 0,011cost Jika sex (1)1 (lihat output coding ), anthelmintic (1)1 (lihat output coding ), dan cost US 100, maka persamaannya menjadi: Log odds(weightgain) -3,502 0,116(1) 2,638(1) 0,011(100) Log odds(weightgain) -3,502 0,116 2,638 1,1 Jika kita hilangkan log maka persamaan akan dalam bentuk eksponensial: Interpretasi dari Persamaan Untuk setiap perubahan per unit pada variabel sex (1) (koding dummy untuk variabel Mjantan), akan meningkatkan log weightgain sebesar 0,116. Untuk setiap kenaikan pada variabel anthelmintic (1) sebesar 1 unit, maka akan meningkatkan log weightgain sebesar 2,638. Untuk setiap penambahan sebesar US1 terhadap variabel cost . maka akan meningkatkan peluang Log weightgain sebesar 0,011. Dari nilai signifikansi dapat kita simpulkan bahwa variabel yang signifikan berpengaruh terhadap log odds (weightgain) adalah pemberian obat cacing secara rutin ( anthelmintic (1)), dan cost dengan nilai signifikansi berturut-turut 0,02 dan 0,018 (pada tingkat signifikansi 95). Kemudian mari kita interpretasikan nilai exp(B) pada output variables in the equation di atas: Variabel sex (1) yang mengacu pada Male Jantan, memiliki kecenderungan untuk mendapatkan pertambahan berat badan ( weightgain ) 1,122 kali daripada Female betina yang menjadi kategori referensi kita (ini adalah koding dummy . dimana 0 untuk F dan 1 untuk M). Variabel anthelmintic (1) yang mengacu pada yes . dimana pemberian obat cacing secara teratur dan sesuai dosis memiliki peluang sebesar 13,988 kali daripada kategori referensi kita yang mengacu pada no . dimana no dinyatakan sebagai tidak memberikan asupan obat cacing secara rutin dan sesuai dosis. variabel ini sangat signifikan mempengaruhi log odds ( weightgain ) dengan nilai signifikansi 0,002. Variabel cost cenderung meningkatkan weightgain sebesar 0,030 kali dengan nilai signifikansi yang baik yaitu 0,018 lt 0,05.(yoso) download materi dalam bentuk pdf disini gtgtgt untuk yang mengerjakan regresi logistik dengan software eviews, step by step beserta contoh kasus dan penyelesaiannya kalian bisa membeli buku referensi berikut ini: Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Disertai Panduan Eviews, oleh Agus Widarjono Ph. D lihat buku gtgtgt Analisis Ekonometrikan dan Statistika Dengan Aplikasi Eviews, oleh Wing Wahyu Winarno, lihat buku gtgtgt 146 thoughts on ldquo Regresi Logistik Biner IBM SPSS 23 rdquo om dave berkata: Pagi mas Ary.. numpang nanya neh (maaf sebelumnya kalau pertanyaannya terkesan sepele maklum masih dangkal pemahaman tentang statistik) Saya ingin menanyakan tentang salah satu sub dalam rancangan penelitian saya. Saya ingin melakukan analisa faktor yang berpengaruh terhadap preferensi responden untuk menanam (822018221) atau tidak menanam (822008221) pohon di lahan miliknya. Atas dasar respon yang bersifat binernominal tersebut saya hendak menggunakan regresi logit untuk menilai kecenderungan pengaruh faktor menggunakan nilai odd ratio terhadap respon. yang menjadi masalah adalah variabel bebas yang saya gunakan sebagai faktor tidak seragam atau ada yang bersifat kualitatif dan ada pula yang bersifat kuantitatif (data tipe ratio hasil pengamatan dan pengukuran). dimana data-data kualitatif tersebut saya coba kuantitatifkan dengan menggunakan skala ordinal maupun likert. pertanyaan nya adalah : 1. ketika mengkuantitatifkan suatu data kualitatif, haruskah jumlah ordo danatau kelas interval yang digunakan samaseragam antara tiap parametervariabel kualitatif yang lain. 2. dalam regresi logistik. apakah semua variabel bebas (Xn) yang digunakan harus merupakan variabel dengan tipe data yang sama (apakah harus seragam, ordinal sajainterval sajarasio saja). apakah model tidak bisa digunakan jika variabel bebas yang dipakai tidak seragam atau kombinasi antara data ordinal, interval, dan ratio. 3. jika tidak bisa, apakah saya harus mengkonversi data kuantitatif yang bertipe ratio tersebut menjadi data bertipe intervalskala likert agar saya bisa menggunakannya dalam model regresi logistik. 4. jika harus menkonversi data kuantitatif bertipe ratio kedalam skala likert, haruskah jumlah kelas interval nya sama dengan jumlah ordo dan atau kelas interval dari data kulitatif yang telah dikuatitatifkan sebelumnya. 5. berhubungan dengan penentuan responden, berdasarkan kemungkinan respon 822018221 (memilih menananm pohon) dan 822008221 (tidak menanam pohon) bagaimana baiknya menetapkan jumlah responden. jika total responden yg akan diambil sebanyak 60 responden, mana teknik penentuan responden yg lebih baik : a. jumlah responden yang menanam dan tidak menanam pohon ditentukan secara proposional (50. 50). atau8230 b. jumlah responden yg menanam dan tidak menanam ditentukan secara acak. Contoh beberapa variabel2 bebas yang dirancang untuk digunakan dalam penelitian: Harga kayu gtgt Rpm3 gtgt tipe ratio Luas lahan kering responden gtgt Ha gtgt tipe ratio Jarak lahan kering dari rumah responden gtgt Km gtgt tipe ratio Pendapatan dari hutan rakyat gtgt Rptahun gtgt tipe ratio Pendapatan non-hutan rakyat gtgt Rptahun gtgt tipe ratio Jumlah ternak gembala gtgt ekor gtgt tipe ratio Jumlah Tenaga kerja dalam keluarga gtgt orang gtgt tipe ratio Umur responden gtgt tahun gtgt tipe ratio Untuk variabel kualitatif dibawah ini, saya mengkuantitatifkan nya menjadi data bertipe ordinal dan nominal. apakah data bertipe nominal dan ordinal dapat digunakan sebagai variabel bebas dalam regresi logistik jika tidak bisa bagaimana cara mentransformasi ke tipe interval atau ratio. Tingkat pendidikan terakhir responden gtgt kualitatif gtgt ordinal 4 ordo Keanggotaan dalam kelompok tani gtgt kualitatif gtgt ordinal 3 ordo Kelerengan lahan gtgt kualitatif gtgt interval 5 kelas Persepsi keberadaan tegakan hutan gtgt kualitatif gtgt ordinal 3 ordo Kebijakan insentif gtgt kualitatif gtgt nominal 822018221 dan 822008221 Pendidikan non formal gtgt kualitatif gtgt nominal 822018221 dan 822008221 Status sosial gtgt kualitatif gtgt ordinal 3 ordo Faktor Waris gtgt kualitatif gtgt nominal 822018221 dan 822008221 Kemudahan pemasaran kayu gtgt kualitatif gtgt ordinal 3 ordo Terima kasih. dan Mohon Pencerahaannya.. Om Dave berkata: wah wah wah mantaaaaaaaafff mas ari saya sangat tertolong sama penjelasan mas ari selama ini. saya jadi bisa mantap menggunakan model regresi logit ini dalam rancangan penelitian saya.. Makasih banyak mas. semoga ilmu yang mas sharing kepada saya menjadi pahala yang terus mengalir.. Om Dave berkata: mas mo nanya lagi neh. masih boleh kan. hehehe.. klo melakukan analisis regresi logistik dengan spss. output correlation matrix dihasilkan atas dasar korelasi pearson atau spearman mas. alow ariyosooooooooo 8230 mw nanya nie 8230 seandainya pada saat pengujian spss ni 8230 kan mau uji pengaruh 8230 nah saya kan menguji perataan laba jadi pakai DUMI. tapi variabel independen saya 1 dan dependen nya cuma 1. mending pakai regresi apa yah. huhuhuhue Oke Marcelina, klo regresi antara 1 variabel dependen dengan 1 variabel independen itu bisa cukup dengan regresi linier sederhana, modelnya simpel yaitu Y a bX dimana Y var dependen, a konstanta, b slope, X var independen, kalo dengan variabel dummy, bukan berarti jadi regresi logistik, emang dummy itu angkanya 1 dan 0, tapi pada variabel independennya, bukan dependennya. marcelina tetep bisa pake regresi sederhana dengan model Y a bx dummy e, dimana e itu error..coba liat beberapa referensi tentang regresi linier sederhana8230karena biasanya pada model regresi yang ada variabel dummy (indikatornya), konstantanya tidak ikut dihitung, dengan kata lain harus dihilangkan..Okey8230. Sri Wahyuni berkata: Pagi8230 Mas ari, saya yuni mahasiswa matematik yang lagi buat skrip tapi make regresi logistik.. saya mau nanya, kalo uji goodnees of fit yang memakai nilai statistik pearson yang rumusnya chisquare sigma j rj kwadrat rj (yj - mj. phij) akar phi-j 8230dst nah yj, mj, amp phij itu keterangannya pa ya mas. mohon bantuannya thank8217s be4.. Siska YD berkata: Salam Kenal Pak ahli statistik (he..he) senang x saya menemukan blog Bpk. kebetulan lagi bingung tentang penelitian saya. mohon bantuan Bpk. judul penelitian saya hubungan informasi dalam laporan keuangan dengan tingkat akuntabilitas dan transparansi. dengan demikian informasi dalam laporan keuangan (X) dan akuntabilitas (y1), transparansi (y2). analisisnya korelasi apa yang cocok digunakan y pak terimakasih banyak sebelumnya atas bantuan bpk semoga berkah dan amal bagi bapak. amin8230 salam kenal juga siska, saya juga sebenarnya masih belajar, jadi bukan ahli yaa..cuma sekedar ingin sharing apa yang saya ketahui mungkin dalam bayangan saya siska bisa membandingkan, korelasi mana yang paling signifikan apakah akuntabilitas dengan informasi laporan keuangan atau transparansi dengan informasi dalam laporan keuangan,,berarti tujuannya penelitian dan judulnya diganti. atau siska bisa baca materi tentang korelasi kanonik yang mengukur korelasi antara dua kelompok variabel, dimana kelompok variabel X dapat dikorelasikan dengan kelompok variabel Y (Y1 dan Y2). mas, maaf saya mau nanya, saya lagi nyusun skripsi dengan sampel total populasi sebesar 48 orang, tp saya disuruh buat uji power, saya blm mengerti apa yg hrs saya lakukan makasih banyuak ya bisa8230uji power dilakukan buat nentuin apakah populasi sampel yang linda gunakan itu tepat, katakanlah dengan 48 populasi sampel, hasil yang kamu dapatkan masih memiliki standar error yang besar, maka lebih tepat lagi sampelnya ditambah8230uji power akan dipengaruhi oleh beberapa hal misalnya: 1) jumlah sampel semakin besar jumlah sampel yang kamu gunakan, maka power dalam pengujian yang kamu lakukan akan semakin besar, 2) tingkat signifikansi semakin besar tingkat signifikansi, maka power dalam pengujian kamu akan semakin besar, berarti batas penerimaan akan hasil uji akan semakin kecil, 3) semakin besar perbedaan antara nilai parameter sebenarnya dengan nilai yang ditentukan dalam hipotesis null, maka power pengujian kamu akan semakin besar.. Nah, sebagai contoh kamu bisa melihat bab tentang uj i one way anova disini gtgt 8230di bagian TUKEY POST HOC TEST, jika saja saya menambah jumlah sampel yang digunakan, mungkin lebih banyak kelompok yang signifikan, dengan demikian, power dalam pengujian saya akan semakin besar. OKEY,,sebagai catatan kamu juga bisa menggunakan TUKEY POST HOC TEST sebagai uji power, Salam kenal8230 saya evi mahasiswa matematika UPI (non dik). Saya ingin bertanya tentang overdispersi dalam regresi logistik. Yang masih saya bingungkan, overdispersi itu terjadi jika ada korelasi antar peluang respon (variabel Y), sedangkan yang saya tahu, dalam regresi logistik itu, variabel Y nya cuma 1. Mohon penjelasannya terima kasih iyap betul, overdispersi cuma terjadi pada model logit8230mudahnya gini, overdispersi terjadi karna ketidakcocokan antara variabel respon (Yi) dengan nilai perkiraan Yi dimana Var(Yi) nii(1-i), overdispersi terjadi jika Var(Yi) gt nii(1-i), sedangkan underdispersi terjadi jika Var(Yi) lt nii(1-i). ini bisa terjadi karena penghilangan salah satu kovariat (1 atau 0), data yang saling berkorelasi, dan kompleksitas data yang tidak diketahui. emang bener variabel Y cuma 1, yang bertabrakan (tidak cocok) adalah variabel respon Y dengan nilai perkiraannya (predicted value)8230akibatnya estimasi error maupun hasil uji goodness-of-fitnya ga sesuai harapan alias jadi aneh atau terganggu..karena itu ada lagi tahap adjusmentnya jika terjadi hal demikian, kamu bisa baca materi tentang quasilikelihood atau deviance statistic8230okeh8230 mas ari, saya irun.. saya mau nanya (maaf klo pertanyaanya spele8230) apakah ada kriteria atau syarat khusus dalam melakukan analisis regresi logistik. apakah semua data dapat dpat di analisis menggunnakan analisis regresi logistik. mkasih8230 simple mba, dalam logit hanya menggunakan dua kategori yang bersifat dikotomi sebagai variabel dependen, misalnya 1 dan 0 yang mewakili sex (1male2female), trus ga variabel yang kita gunakan gak harus berhubungan linier antara variabel dependen dan independen, trus variabel independen tak harus terdistribusi normal artinya ga diperlukan uji normalitas data, trus lagi variabel tidak harus homoskedastis jadi ga perlu ada pengujian asumsi heteroskedastisitas, pokonya asumsi klasik yang biasa kita gunakan dalam regresi linier sederhana atau bertingkat ga berlaku dalam logit8230saya kira itu aja met mencoba ya.8230.. terimakasih mas. berarti semua data dapat di analisis menggunakan analisis regresi logistik ya mas. Mas ari, saya mau tanya.. Saya sedang mengerjakan tugas akhir dengan judul 8220Analisis Pengaruh Stock Split Terhadap Trading Liquity, Earning Per Share, dan Stock Return, Stock Beta, dan Insider Ownership8221. Di sini saya meneliti tentang pengaruh pemecahan saham terhadap masing2 tujuh variabel (ada 7 hipotesis). Itu ujinya menggunakan regresi yang mana ya Adviser saya bilangnya menggunakan regresi logistik. Apa bisa menggunakan regresi logistik biner atau regresi logistik yang lainnya lagi Trus saya perlu melakukan uji normalitas juga ngga ya Mohon pencerahannya ya mas, terima kasih sebelumnya.. tergantung variabel dependen yang winda gunakan, jika bersifat dikotomi, misal (1 berhasil 2 gagal) maka dapat digunakan model logit biner, jika lebih dari dua kemungkinan, bisa menggunakan model logit ordinal..tetapi klo smua variabel baik dependen maupun dependennya bersifat continuous, ordinal, atau lainnya, maka cukup dengan regresi linier bertingkat saja. Jika memang menggunakan model logit, maka winda tidak perlu melakukan uji normalitas lagi, karena logit tidak mengasumsikan bahwa data harus tersebar secara normal, berbeda halnya jika menggunakan regresi linier bertingkat yang mengasumsikan adanya hubungan linier, data harus tersebar normal, dan data harus bebas dari asumsi klasik seperti multikolinearitas, autokorelasi, maupun heteroskedastisitas. mengenai hal2 tersebut bisa dibaca di bab lain Statistik 4 Life yang khusus membahasnya..okey mas ari apakah uji regresi hanya dgunakan untuk uji pengaruh saja, kalo menggunakan skala likert bagaimana cara mengujinya slmt siang mas ari..mau numpang nanya.. saya lg ngambil skripsi dgn pengujian regresi logistik.. saya menggunakan pengujian itu krn ikutin jurnal saya, tpt saya kurang ngerti ttg regresi logistik.. saya bingung, bagaimana menentukan 0ya dan 1tidak. sedangkan kuesioner untuk pertanyaan variabel dependennya (melakukan penghentian prosedur audit) menggunakan skala likert 1-4 (tdk prnh, kadang2, selalu dan hampir selalu).. truz kalau pengujiannya regresi logistik, kita perlu pengujian seperti uji normalitas, multikolinieritas, dan autokolerasi ga mohon bantuannya ya mas..terima kasih. iya, angka biner itu variabel dependennya hanya ada 2 kemungkinan,,klo dalam kasus kamu, mungkin melakukan penghentian bisa dinotasikan 0, atau tidak melakukan penghentian prosedur audit untuk 1 kali ya Mas, boleh nanya.. 1. Saya bnyk membaca ttg uji time effect buat menilai apakah data bisa di pool atau tidak. Apakah itu perlu bagaimana caranya dengan menggunakan spss ya 2. Contoh di atas, mas ada atur di bagian categorical, itu buat variabel yg gmn ya mas kl variabel independen saya ada yang dummy ada yg nominal apakah perlu disetting bagian categoricalnya 3. Hasil uji logistik saya juga menunjukkan hasil nagelkerke rsquare sebesar 100, apa itu normal mas soalnya hasilnya itu kan besar banget saya takut kl ada yang tidak normal pada data saya. Terima kasih buat ilmunya mas. teddy, 1. uji time effectga lazim digunakan tuh, pool maksudnya gimana,,apakah disatuin menjadi konsep data panelbiasanya time effect masuk dalam bahasan time series 2. untuk yang masuk bagian categorical itu adalah data-data jenis kategorik atau data yang kita notasikan, misalnya (1 untuk memilih, dan 2 untuk tidak memilih dalam kasus pemilu), atau 1 untuk SD, 2 untuk SMP, 3 untuk SMU, atau 1 untuk wanita dan 2 untuk pria, dan seterusnya. Jika variabelnya dummy ga perlu dimasukkan ke dalam categorical, karena ya itu dummy, bukan variabel kategorik,,jadi dummy biarkan saja. 3. Hasil negelkerke dan cox amp snell itu ibaratnya r-square dalam regresi OLS, nilainya berkisar 0 8211 1, semakin besar semakin baik, jadi nilai 0,100 artinya 10 persen, jadi ga akan mengganggu model dan ga ada masalah, karena r-square logit ga selalu besar nilainya. kira2 begitu ted.. Buat yg no3, itu digambar contoh punya mas diatas bernilai 1.000 itu brarti 100 kan punya saya juga begitu hasilnya, jadi agak penasaran kok bisa besar begitu. Oh iy mas, terus mas ad tips8221 ga biar hasil uji variabel in the equation nya lebih baik (lebih sig) soalnya punya saya dari 13 variabel independen cm 2 yang hasilnya sig, tp sebenarnya tidak ada masalah juga, hanya ingin membuat hasil yang lebih baik kl bisa. v yoo wes,, ga da masalah kan pak, mau tanya kenapa bisa beda ya hasil koefisien persamaan regresi dan signifikansi jika kita memasukkan 3 dari 7 variabel, 5 dari 7 variabel atau 7-7 varibel sekaligus jadi masing2 variabel gk bs berdiri sendiri, tapi sangat tergantung satu sama lain iya dunk,,karena tidak semua variabel independen punya hubungan linier dengan dependennya pada kasus regresi biasa,, karena itu penghilangan variabel yang tidak signifikan terkadang bisa memperbaiki model persamaan.. Mau nanya8230 Apakah di dalam regresi logistik biner tipe data variabel independen harus sama dengan tipe data variabel dependen Mohon balasannya beda donk,,klo dependennya kan harus bilangan biner (0 atau 1), misalnya 0 untuk gagal dan 1 untuk sukses, buat var. independennya bisa aja skala atau continuousordinal..atau notasi mau tanya mas admin. kalau hasil olah datanya itu terdapat kalimat estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. final solution can8217t be found (dlm model summary block1. method enter). itu artinya apa ya apakah dapat membuat hasil tersebut tidak dapat dipercaya atau saya masih dapat melanjutkan pembahasannya trimz b48230 hopefully u can reply me soon hmmmm,, model summary menjelaskan analogi R-square seperti pada regresi linier, biasanya prediktor terbaik yang dipakai adalah Nagelkerke R square, apakah bernilai besar atau kecil jika kecil, artinya ada ketidak-cocokan model dalam variabel yang digunakan..berarti ada variabel yang tidak mendukung model. coba cek dulu,,apakah marchella sudah benar menempatkan variabel dependen, independen, dan kovariatapakah notasi yang mewakili variabel dependen dan independen sudah tepat terakhir,,rekomendasi data yang digunakan untuk melakukan analisis logit minimal 50 kasus per prediktorvariabel independen, apakah itu sudah memenuhi,,kalau di contoh S4L datanya hanya sedikit, karena hanya untuk sekedar contoh. Erlina MCR berkata: saya mahassiswi yang sedang mengajukan skripsi. yang ingin saya tanyakan, dalam regresi logistik biner apakah variabel independennya juga harus 0 dan 1. misal untuk tingkat ekonomi saya mencantumkan 0 kurang, 1 cukup, 2 lebih, apakah boleh terimakasih sebelumnya. ulasan Bpk pasti sangat membantu saya tidak harus,, variabel independennya bebas, misalnya male amp female SD1, SLTP2, SLTA3, dst.. tetapi variabel dependen yang harus bilangan biner 0 dan 1 Erlina MCR berkata: Oh begitu ya. Lalu apakah Analisis Regresi Logistik Biner Bivariat termasuk kategori SEM Terimakasih.. ya, betul regresi termasuk dalam kasus SEM, tapi dalam logit sudah diketahui mana DV dan IV, sedangkan dalam terminologi SEM, semua variabel dapat saja berfungsi sebagai independen atau dependen, saling regresi antar variabel eksogen digunakan untuk membangun model.. jeri permana putra berkata: mbk kalo boleh tau judul skripsinya ap y. soalny saya jg tentang regresi logistik biner8230 heri winarto berkata: mas aryo..boleh konsultasi sedikit8230kalau B (EXP) adalah nilai Oods Ratio yang dihasilkan, kalau B, Wald, S. E itu apa ya apa beda B dengan B (exp) heri winarto berkata: sekalian nambah pertanyaan mas8230apa yang dimaksud dengan simple correlation and multiple regression analysis apa sama dengan uji korelasi pearson fischer exact dan analisis multivariatanalisis regresi logistik matur nuwun sanget ya. intinya pertanyaan saya itu, apakah analisis regresi logistik bisa digunakan dalam penelitian yg variabel independennya dummy(skala nominal). krna dr artikel2 yang saya baca analisis regresi logistik itu ketentuannya variabel indepent mempunya skala rasio atau interval. mohon di jawab ya kak8230.,makasih bisa pake dummy untuk independen,,dalam SPSS kamu bisa proses dulu kodingnya, insyaallah senin 141 ini akan saya posting materi 8220regresi logistik dengan variabel dummy8221.. terima kasih bnyak kak pencerahannya8230. mas. saya mau tanya, begini8230.penelitian saya awalnya menggunakan analisis regresi linear, untuk variabel bebasnya X1, dan X2 skala datanya 0 dan 1, skor untuk jawaban benar 1 dan salah adlah 0. begitu juga variabel dependent (Y), untuk jawaban benar diberi skor 1 dan salah diberi skor 0. nah yang saya analisis dg regresi linear adalah skor total beberapa item pertanyaan dari variabel X1, X2 dan Y. nah. tapi kata dosen saya itu salah, katanya saya harus pakai regresi logistic, yang bener gimana ya mas padahal hasil dari skor totalnya kan tida 1 dan 0. mohon bantuannya iya,,coba baca materinya dengan benar,,jika Y kamu bersifat dikotomi (benar dan salah), kamu bisa pake regresi logistik dunk,,itu tidak akan memiliki hubungan linier, jadi ga cocok digunakan regresi linier. regresi linier hanya digunakan untuk variabel kontinyu Maaf mas, saya mau tanya,, sya sedang melakukan penelitian dengan menggunakan regresi logistik,, setelah diuji ternyata hasilnya data saya mengalami overdispersi, sehingga tidak ada pengaruh signifikan dari 5 variabel terhadap variabel dependennya.. jumlah data saya 63 dan berupa data panel.. saya mau tanya bagaimana mengatasi overdispersi selain dengan membuangmengganti variabel mohon masukannya.. terimakasih. klo datanya pooledpanel maka kamu harus running regresi data panel dunk lihat bahasannya disini gtgtgt Tyas Graito berkata: Permisi mas, saya sedang mengerjakan skripsi yg meneliti hubungan pengaruh pola konsumsi dan investasi terhadap kesadaran berasuransi dengan metode pengolahan data regresi logistik. Data saya data primer dengan cara menyebarkan kuesioner. Yang mau saya tanyakan adalah pertanyaan di kuesioner saya juga harus dalam bentuk kategorik (yatidak) atau saya bisa menggunakan skala likert Mohon sarannya Mas, terima kasih sebelumnya. untuk variabel dependennya ya dalam bentuk dikotomi (yatidak), sedangkan variabel penjelas dapat dirancang dengan skala apapaun baik itu likert, kontinyu, ataupun kelas assalamualaikum mas. salam kenal. maw nanya nie z punya skripsi tu judulnya hubungan pengetahun, sikap dan dukungan keluarga terhadap Inisiasi Menyusu Dini, penguji saya tu anjurkan saya menggunakan analisis regresi logistik, saya uda buat mas, tapi saya binggung pada hasilnya ini, nilai B, S. E, wald, Df dan nilai lower dan upper itu nilai apa mas, karna saya disuru cari apa maksud nilai ini8230. tolong bantuannya mas82308230 waalaikum salam yuli, B itu konstanta, atau nilai untuk persamaan yang menjelaskan model, model logitnya adalah Log (P 1 p) 0 1X1 2X2 . kXk, nah tinggal kamu ganti persamaan menjadi nilai B dalam output variables in the equation, X yuli ganti dengan variabel yang yuli gunakan, misalnya dukungan keluarga, dll. Kalau S. E itu standar error atau residual dari model, artinya tingkat kesalahan. Kalau Wald statistic adalah nilai signifikansi masing2 variabel, misalnya pada contoh diatas yang signifikan (lt nilai kritik 0,05) hanya variabel education. exp(B) adalah nilai odds ratio, misalnya jika nilai exp(B) pada variabel status(1)1,5, maka artinya responden menikah memiliki kecenderungan 1,5 kali daripada responden yang tidak menikah untuk melakukan pembelian kosmetik. Df itu derajat bebas (degree of freedom), belum jelas baca di buku statistik dasar. nilai lower dan upper itu adalah range (rentang terendah dan tertinggi) nilai exp(B) atau odds ratio, yuli baca kembali konsep odds ratio di atas. Assalamu8217alaikum mas, mau nanya Saya lagi olah data, penelitian saya tentang analisis preferensi, menggunakan regresi logistik dari 11 variabel, ada 4 variabel yang berasal dari skala likert var1 ada 7 pertanyaan likert var2 ada 5 pertanyaan likert var3 ada 6 pertanyaan likert var4 ada 8 pertanyaan likert saya liat penelitian orang2, ada yg variabel likert nya masuk ke regresi logistiknya, ada juga yg enggak terus saya tanya dosen saya, dosen saya bilang. 8220hasil likert kamu indeks apa skor. coba pelajari kalo indeks atau skor tidak boleh di-log atau di-ln8221 nah saya bingung. ngga ngerti. gimana ya mas iya iffa, biasanya data dari hasil kuesioner cuma ditarik kesimpulan secara deskriptif aja,,atau digunakan untuk pemetaan preferensi, bisa juga uji-uji multivariat lain. Tapi jika dimasukkan ke dalam analisis, ia akan dihitung sebagai variabel kategorik, misalnya untuk salah satu item pertanyaan mengandung jawaban 1setuju untuk berobat ke dokter, 2kurang setuju, atau 3ragu-ragu dan seterusnya. Tapi penjabarannya di bahasan akan panjang dan detail mas mau tanya, penelitian saya menggunakan regresi logistik, variabel dependennya berpeluang 1 atau 0, 1gagal dan 0sukses. sedangkan 4 variabel independen saya menggunakan rasio semua. saya juga menambahkan variabel moderating. nah kira2 model persamaannya ada berapa ya terus seperti apa oya mas, ketika saya mencoba memasukkan variabel moderating, nilai -2LogLikelihood di tabel model summary dan nilai chi square di tabel hosmer and lemeshow test saya kok 0 pada kotak dialog logistic regression kan ada menu options, nah di situ ada submenu maxsimum iterations, jika sampel saya 95, dan variabel saya -6 (independen dan moderating),maka maximum iteration nya di isi berapa ya mas makasih banyak, mohon pencerahannya8230 moderating variabel maksudnya kovariat atau penguat interaksi Y dan X ya, kayanya ga bekerja dengan logit deh, untuk melihat hubungan tak langsung antara X dan Y melalui Z, X harus mempengaruhi Z, dan Z harus berpengaruh terhadap Y,.itu kelihatan dari hasil penambahan variabel moderatingnya di nilai hosmer lemeshow, signifikansinya cuma nambah 0. Karena itu penambahan variabel Z hanya akan menyebabkan bias, artinya ia akan berperan sebagai dependen juga, bukan sebagai kovariatmoderating. Lagipula nilai signifikan pada variabel moderator dalam regresi non-linier belum bisa juga kita katakan moderator, mungkin hanya sebagai proksi (artinya Z belum tentu terkait dengan Y, hanya kebetulan aja nilainya signifikan), saya rasa kalo yang satu ini belum kamu putuskan, belum bisa lanjut deh olahnya