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Syarat tranfer acct. Data2 di kedua acct harus sama. Bagaimana mengganti Alavancagem de Troca Taxa Apakah ada batasan untuk leverage 1: 1000 Saldo máximo untuk 1: 1000 adalah 1000. Jika melebih akan otomatis berubah menjadi 1: 600. Nota. Berlaku untuk semua jenis Account. Saya set Levarage 1: 1000 tetapi ketika memasang diário di chart hanya tertera 1: 500 Máximo de alavanca yang dapat dibaca adalah di gráfico adalah1: 500, Jika Lev 1: 1000 akan terbaca 1: 500. Jika Lev 1: 600 akan terbaca 1: 300. Anda joga mencoba aberto 0.01 lot dan dilihat berapa margem yang dibutuhkan, dan dapat anda bandingkan dengan Instaforex calculadora dengan configuração Alavancagem 1: 1000 Dengan Alavancagem 1: 1000 apakah profitloss saya menjadi lebih besar Levarage besarkecil tidak ada hubungannya dengan besarnya profitloss. Levarage hanya berpengaruh terhadap berapa margem yang dibutuhkan. Makin besar Leverage, margem yang dibutuhkan makin kecil. Contoh. 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Apa yang harus e saya lakukan Anda dapat mengisi notifikasi depósito di secure. ifxidenperformed-payment-notify. aspx dan akan diproses máximo 1x24 jam. Mengapa saya tidak bisa pedido bônus de boas-vindas 45 Untuk dapat request bônus de boas-vindas 45, conta anda harus Verificado Nível 1 yaitu dengan upload ID berupa KTP SIM PASSAPORTE di gabinete cliente Mengapa dalam proses verifikasi, Isi di account InstaForex Harus dados de dados de sama dados ID 2. Scan ID kurang jelas. Mengapa bônus saya dicancel semua Mengacu pada acordo 30 Bônus, Insta Forex berhak untuk membatalkan bem-vindo bônus tanpa memberikan alasan. Berksarkan pengalaman pribadi, apabila depositar 100 jangan em 1 lote tetapi máximo 0,5 lote. Berlaku juga kelipatan. Bagaimana kalkulasi margem di Insta Forex Mengapa saya tidak bisa login ke MT4 dan ada tulisan Conta inválida Jika tidak bisa login ke cabinet do cliente. Berarti ada kesalahan di Não Acct atau comerciante senha. Jika bisa login ke cabinet do cliente. Berarti ada kesalahan di pemilihan servidor saat login di MT4. Saat login ke MT4 servidor pilihlah sesuai dengan yang diemailkan InstaForex saat pertama kali pembuatan conta. Servidor de servidor de negociação sem fio servidor de negociação sem conta e servidor de lista de melhadan dengan servidor IP Server taxas de e-moeda (WDDepo) Insta Forex Penipu 2018 IB Instaforex Indonésia Terbaik instafxrebateinsta-forex-penipu-2018.html 17 de dezembro de 2017 - instaforex Scam , Penipu. Sebelumnya saya mohon maaf bila terpaksa saya menuliskan ini di blog, karena komplain melalui email sudah. IB Instaforex Malásia, IB InstaForex Tipu ibinstaforexmalaysia. wordpress. Ib-instaf. 4 de agosto de 2017 - Berhati-hati dengan IB Penipu. Berikut adalah antara IB PENIPU de MalásiaJangan sokong IB yang merosakkan nama FOREX Tarik semua dana e di InstaForex sekarang - SuaraTrader suaratrader. wordpress. 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AVISO: O grupo de consultoria estatística IDRE estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar a manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital, ajudando o Grupo de Consultoria Stat, dando um presente Stata Web Books Regression com Stata Capítulo 2 - Diagnóstico de Regressão Capítulo Outline 2.0 Diagnósticos de Regressão 2.1 Dados incomuns e influentes 2.2 Verificação da Normalidade de Residuais 2.3 Verificação de Homoscedasticidade 2.4 Verificação de Multicollinearidade 2.5 Verificar Linearidade 2.6 Especificação do Modelo 2.7 Questões de Independência 2.8 Resumo 2.9 Auto-avaliação 2.10 Para mais informações 2.0 Diagnóstico de Regressão No capítulo anterior, aprendemos a fazer regressão linear ordinária com a Stata, concluindo com métodos para examinar a distribuição de nossas variáveis. Sem verificar se seus dados atendem aos pressupostos subjacentes à regressão OLS, seus resultados podem ser enganosos. Este capítulo irá explorar como você pode usar o Stata para verificar a forma como seus dados atendem aos pressupostos da regressão OLS. Em particular, consideraremos os seguintes pressupostos. Linearidade - as relações entre os preditores e a variável de resultado devem ser linear Normalidade - os erros devem ser normalmente distribuídos - tecnicamente, a normalidade é necessária apenas para que os testes de hipóteses sejam válidos, a estimativa dos coeficientes requer apenas que os erros sejam distribuídos de forma idêntica e independente Homogeneidade De variância (homoscedasticidade) - a variação do erro deve ser constante Independência - os erros associados a uma observação não estão correlacionados com os erros de qualquer outra observação. Erros nas variáveis ​​- as variáveis ​​preditoras são medidas sem erro (abordaremos isso no Capítulo 4) Modelo Especificação - o modelo deve ser devidamente especificado (incluindo todas as variáveis ​​relevantes e excluindo variáveis ​​irrelevantes) Além disso, há problemas que podem surgir durante a análise que, embora estritamente falando, não são pressupostos de regressão, são, no entanto, de grande preocupação para Analistas de dados. Influência - observações individuais que exercem uma influência indevida sobre os coeficientes. Os fatores de colinearidade - preditores que são altamente colineares, ou seja, relacionados linearmente, podem causar problemas na estimativa dos coeficientes de regressão. Muitos métodos gráficos e testes numéricos foram desenvolvidos ao longo dos anos para diagnósticos de regressão. A Stata tem muitos desses métodos integrados, e outros estão disponíveis, que podem ser baixados pela internet. Em particular, Nicholas J. Cox (Universidade de Durham) produziu uma coleção de comandos de conveniência que podem ser baixados do SSC (ssc install commandname). Esses comandos incluem indexplot. Rvfplot2. Rdplot. Qfrplot e ovfplot. Neste capítulo, exploraremos esses métodos e mostraremos como verificar os pressupostos de regressão e detectar potenciais problemas usando o Stata. 2.1 Dados incomuns e influentes Uma observação única que é substancialmente diferente de todas as outras observações pode fazer uma grande diferença nos resultados de sua análise de regressão. Se uma única observação (ou pequeno grupo de observações) muda substancialmente seus resultados, você gostaria de saber sobre isso e investigar mais. Existem três maneiras pelas quais uma observação pode ser incomum. Outliers. Na regressão linear, um outlier é uma observação com grande residual. Em outras palavras, é uma observação cujo valor de variável dependente é incomum, dado seus valores nas variáveis ​​preditoras. Um outlier pode indicar uma peculiaridade da amostra ou pode indicar um erro de entrada de dados ou outro problema. Alavancagem. Uma observação com um valor extremo em uma variável de preditor é chamada de ponto com grande alavancagem. A vantagem é uma medida de quão longe uma observação se desvia da média dessa variável. Esses pontos de alavancagem podem ter um efeito sobre a estimativa dos coeficientes de regressão. Influência. Considera-se que uma observação é influente se a remoção da observação altera substancialmente a estimativa dos coeficientes. A influência pode ser considerada como o produto de alavancagem e outlookness. Como podemos identificar esses três tipos de observações Vamos ver um exemplo de conjunto de dados chamado crime. Este conjunto de dados aparece em Métodos Estatísticos para Ciências Sociais, Terceira Edição de Alan Agresti e Barbara Finlay (Prentice Hall, 1997). As variáveis ​​são ID de estado (sid), nome do estado (estado), crimes violentos por 100.000 pessoas (crime), assassinatos por 1.000.000 (assassinato), a porcentagem da população que vive em áreas metropolitanas (pctmetro), a porcentagem da população que É branco (pctwhite), porcentagem de população com educação secundária ou superior (pcths), porcentagem de população vivendo abaixo da linha de pobreza (pobreza) e porcentagem da população que são pais solteiros (solteira). Digamos que queremos prever o crime pelo pctmetro. Pobreza. E solteira. Ou seja, queremos construir um modelo de regressão linear entre o crime variável de resposta e as variáveis ​​independentes pctmetro. Pobreza e solteira. Em primeiro lugar, analisaremos as dispersões de crimes contra cada uma das variáveis ​​preditoras antes da análise de regressão, então teremos algumas idéias sobre problemas potenciais. Podemos criar uma matriz de dispersão dessas variáveis ​​como mostrado abaixo. Os gráficos do crime com outras variáveis ​​mostram alguns problemas potenciais. Em cada parcela, vemos um ponto de dados que está longe do resto dos pontos de dados. Permite criar gráficos individuais de crime com pctmetro e pobreza e solteiros para que possamos obter uma visão melhor desses pontos de dispersão. Vamos adicionar a opção mlabel (estado) para rotular cada marcador com o nome do estado para identificar estados periféricos. Todas as parcelas de dispersão sugerem que a observação para o estado dc é um ponto que requer atenção extra, uma vez que se destaca de todos os outros pontos. Nós teremos isso em mente quando fizermos nossa análise de regressão. Agora, vamos tentar o comando de regressão que prevê o crime de pctmetro pobreza e solteiro. Iremos passo a passo para identificar todos os pontos potencialmente incomuns ou influentes depois. Examinamos os resíduos estudados como um primeiro meio para identificar outliers. Abaixo, usamos o comando predizer com a opção rstudent para gerar resíduos estudados e nomeamos os resíduos r. Podemos escolher qualquer nome que desejamos, desde que seja um nome de variável legal da Stata. Os resíduos estudados são um tipo de resíduo padronizado que pode ser usado para identificar outliers. Vamos examinar os resíduos com um caule e uma parcela de folhas. Vemos três resíduos que ficam para fora, -3,57, 2,62 e 3,77. A exibição de caule e folhas nos ajuda a ver alguns outliers potenciais, mas não podemos ver qual estado (quais observações) são possíveis outliers. Permite ordenar os dados sobre os resíduos e mostrar os 10 maiores e 10 menores resíduos juntamente com o ID do estado e o nome do estado. Observe que no comando da segunda lista o -10l o último valor é a letra quotlquot, NÃO o número um. Devemos prestar atenção aos resíduos estudados que excedem 2 ou -2 e ficar ainda mais preocupados com os resíduos que excedem 2,5 ou -2,5 e ainda mais preocupados com os resíduos que excedem 3 ou -3. Estes resultados mostram que DC e MS são as observações mais preocupantes seguidas por FL. Outra maneira de obter esse tipo de saída é com um comando chamado hilo. Você pode fazer o download do hilo dentro do Stata digitando findit hilo (consulte Como eu usei o comando findit para procurar programas e obter ajuda adicional para obter mais informações sobre o uso do findit). Uma vez instalado, você pode digitar o seguinte e obter uma saída semelhante à acima, digitando apenas um comando. Mostramos todas as variáveis ​​em nossa regressão, onde o residencial estudado excede 2 ou -2, ou seja, onde o valor absoluto do residual excede 2. Nós vemos os dados para os três outliers potenciais que identificamos, a saber, Flórida, Mississippi e Washington DC Looking Cuidadosamente nessas três observações, não conseguimos encontrar nenhum erro de entrada de dados, embora possamos querer fazer outra análise de regressão com o ponto extremo como DC excluído. Voltaremos a esta questão mais tarde. Agora, olhemos as alavancas para identificar as observações que terão grande influência nas estimativas do coeficiente de regressão. Usamos o show (5) opções altas no comando hilo para mostrar apenas as 5 maiores observações (a opção alta pode ser abreviada como h). Nós vemos que a DC tem a maior alavancagem. Geralmente, um ponto com alavancagem superior a (2k2) n deve ser cuidadosamente examinado. Aqui k é o número de preditores e n é o número de observações. No nosso exemplo, podemos fazer o seguinte. Como já vimos, a DC é uma observação de que ambos possuem grande alavanca residual e grande. Tais pontos são potencialmente os mais influentes. Podemos fazer uma trama que mostra a alavancagem pelo quadrado residual e procurar observações que sejam conjuntamente elevadas em ambas as medidas. Podemos fazer isso usando o comando lvr2plot. Lvr2plot significa alavancagem versus parcela quadrada residual. Usando o quadrado residual em vez do próprio resíduo, o gráfico é restrito ao primeiro quadrante e as posições relativas dos pontos de dados são preservadas. Esta é uma maneira rápida de verificar possíveis observações influentes e outliers ao mesmo tempo. Ambos os tipos de pontos são de grande preocupação para nós. As duas linhas de referência são o meio de alavancagem, horizontal e para o restante normalizado ao quadrado, vertical. Os pontos que imediatamente chamam nossa atenção são DC (com a maior alavancagem) e MS (com o maior quadrado residual residual). Bem, olhe essas observações com mais cuidado listando-as. Agora vamos passar para medidas gerais de influência, especificamente vamos olhar Cooks D e DFITS. Essas medidas combinam informações sobre o residual e alavancagem. Cooks D e DFITS são muito semelhantes, exceto que eles se dimensionam de forma diferente, mas nos dão respostas semelhantes. O valor mais baixo que Cooks D pode assumir é zero, e quanto maior o Cooks D, mais influente é o ponto. O ponto de corte da convenção é 4n. Podemos listar qualquer observação acima do ponto de corte, fazendo o seguinte. Verificamos que o Cooks D para DC é, de longe, o maior. Agora vamos dar uma olhada no DFITS. O ponto de corte para DFITS é 2sqrt (kn). DFITS pode ser positivo ou negativo, com números próximos de zero correspondentes aos pontos com influência pequena ou zero. Como vemos, dfit também indica que DC é, de longe, a observação mais influente. As medidas acima são medidas gerais de influência. Você também pode considerar medidas de influência mais específicas que avaliam como cada coeficiente é alterado, excluindo a observação. Esta medida é chamada DFBETA e é criada para cada um dos preditores. Aparentemente, isso é mais intensivo em computação do que as estatísticas resumidas, como Cooks D, uma vez que quanto mais preditores um modelo possui, mais computação pode envolver. Podemos restringir nossa atenção apenas aos preditores com os quais nos preocupamos com a percepção de como eles são bem predisformados. Em Stata, o comando dfbeta produzirá os DFBETAs para cada um dos preditores. Os nomes das novas variáveis ​​criadas são escolhidos pela Stata automaticamente e começam pelas letras DF. Isso criou três variáveis, DFpctmetro. DFpoverty e DFsingle. Vamos ver os primeiros 5 valores. O valor para DFsingle para o Alasca é de .14, o que significa que, ao ser incluído na análise (em comparação com a exclusão), o Alaska aumenta o coeficiente de solteiro em 0,14 erros padrão, ou seja, 14 vezes o erro padrão para BSingle ou 0,14 15.5). Uma vez que a inclusão de uma observação pode contribuir para um aumento ou diminuição de um coeficiente de regressão, os DFBETA podem ser positivos ou negativos. Um valor DFBETA superior a 2sqrt (n) merece mais investigação. Neste exemplo, estaríamos preocupados com valores absolutos superiores a 2sqrt (51) ou .28. Podemos traçar os três valores DFBETA contra o ID do estado em um gráfico mostrado abaixo. Nós adicionamos uma linha em .28 e -28 para nos ajudar a ver observações potencialmente problemáticas. Nós vemos que o maior valor é cerca de 3.0 para DFsingle. Podemos repetir este gráfico com a opção mlabel () no comando do gráfico para rotular os pontos. Com o gráfico acima, podemos identificar qual DFBeta é um problema e, com o gráfico abaixo, podemos associar essa observação ao estado de origem. Agora, vamos listar essas observações com DFsingle maior do que o valor de corte. A tabela a seguir resume as regras gerais que usamos para essas medidas para identificar observações dignas de investigação posterior (onde k é o número de preditores e n é o número de observações). Usamos o comando predito para criar uma série de variáveis ​​associadas à análise de regressão e ao diagnóstico de regressão. O comando de regressão de ajuda não só fornece ajuda sobre o comando de regressão, mas também lista todas as estatísticas que podem ser geradas através do comando de previsão. Abaixo mostramos um fragmento do arquivo de ajuda do Stata que ilustra as várias estatísticas que podem ser computadas através do comando de previsão. Nós exploramos uma série de estatísticas que podemos obter após o comando de regressão. Existem também vários gráficos que podem ser usados ​​para procurar observações incomuns e influentes. O comando avplot grafica um gráfico de variáveis ​​adicionadas. Também é chamado de gráfico de regressão parcial e é muito útil na identificação de pontos influentes. Por exemplo, no avplot para um único mostrado abaixo, o gráfico mostra o crime por solteira, após o crime e o single terem sido ajustados para todos os outros preditores no modelo. A linha traçada tem a mesma inclinação que o coeficiente para solteiro. Este gráfico mostra como a observação de DC influencia o coeficiente. Você pode ver como a linha de regressão é puxada para cima tentando se encaixar no valor extremo de DC. O Alasca e a Virgínia Ocidental também podem exercer influência substancial no coeficiente de solteiro. A Stata também possui o comando avplots que cria um gráfico variável adicionado para todas as variáveis, o que pode ser muito útil quando você possui muitas variáveis. Ele produz pequenos gráficos, mas esses gráficos podem revelar rapidamente se você tem observações problemáticas com base nas parcelas variáveis ​​adicionadas. DC apareceu como um outlier, bem como um ponto influente em cada análise. Como a DC não é realmente um estado, podemos usar isso para justificar a omissão da análise dizendo que realmente desejamos apenas analisar os estados. Primeiro, vamos repetir a nossa análise, incluindo a DC, simplesmente digitando regredir. Agora, vamos executar a análise, omitiendo DC, incluindo se houver quotdcquot no comando regress (aqui significa quotnot igual a toquot, mas você também pode usar para significar a mesma coisa). Como esperamos, a exclusão de DC fez uma grande alteração no coeficiente para solteiro. O coeficiente para solteiro caiu de 132,4 para 89,4. Depois de ter excluído DC, repetimos o processo que ilustramos nesta seção para procurar outras observações periféricas e influentes. Finalmente, mostramos que o comando avplot pode ser usado para procurar valores abertos entre variáveis ​​existentes em seu modelo, mas devemos notar que o comando avplot não só funciona para as variáveis ​​no modelo, mas também funciona para variáveis ​​que não estão no Modelo, e é por isso que se chama parcela variável adicionada. Permite usar a regressão que inclui DC, pois queremos continuar a ver o mal comportamento causado pela DC como uma demonstração para fazer diagnósticos de regressão. Podemos fazer um avplot no variável pctwhite. No topo da trama, temos quotcoef-3.509quot. É o coeficiente de pctwhite se foi colocado no modelo. Podemos verificar isso fazendo uma regressão como abaixo. Nesta seção, exploramos uma série de métodos de identificação de valores aberrantes e pontos influentes. Em uma análise típica, você provavelmente usaria apenas alguns desses métodos. De um modo geral, existem dois tipos de métodos para avaliação de outliers: estatísticas como resíduos, alavancagem, Cooks D e DFITS, que avaliam o impacto geral de uma observação sobre os resultados de regressão e estatísticas como DFBETA que avaliam o impacto específico de um Observação sobre os coeficientes de regressão. No nosso exemplo, descobrimos que a DC era um ponto de maior preocupação. Realizamos uma regressão com ela e sem ela e as equações de regressão eram muito diferentes. Podemos justificar removê-lo de nossa análise argumentando que nosso modelo é prever a taxa de criminalidade para os estados, não para as áreas metropolitanas. 2.2 Verificando a Normalidade de Residuais Muitos pesquisadores acreditam que a regressão múltipla requer normalidade. Este não é o caso. A normalidade dos resíduos só é necessária para testes de hipóteses válidos, ou seja, a suposição de normalidade assegura que os valores de p para os testes t e F-test serão válidos. A normalidade não é necessária para obter estimativas imparciais dos coeficientes de regressão. A regressão OLS exige apenas que os resíduos (erros) sejam distribuídos de forma idêntica e independente. Além disso, não há suposição ou exigência de que as variáveis ​​preditoras sejam normalmente distribuídas. Se esse fosse o caso, não poderíamos usar variáveis ​​codificadas falsas em nossos modelos. Depois de executar uma análise de regressão, podemos usar o comando predizer para criar resíduos e, em seguida, usar comandos como kdensity. Qnorm e Pnorm para verificar a normalidade dos resíduos. Permite usar o arquivo de dados elemapi2 que vimos no Capítulo 1 para essas análises. Prever o desempenho acadêmico (api00) de porcentagem recebendo refeições gratuitas (refeições), porcentagem de alunos de língua inglesa (ell) e porcentagem de professores com credenciais de emergência (emer). Usamos o comando predizer para gerar resíduos. Abaixo, usamos o comando kdensity para produzir um gráfico de densidade de kernel com a opção normal, solicitando que uma densidade normal seja sobreposta no gráfico. Kdensity significa estimativa da densidade do núcleo. Pode ser pensado como um histograma com caixas estreitas e média móvel. O comando pnorm grafica uma trama de probabilidade normal (P-P) padrão enquanto qnorm traça os quantiles de uma variável contra os quantiles de uma distribuição normal. Pnorm é sensível à não-normalidade no intervalo médio de dados e o qnorm é sensível à não-normalidade perto das caudas. Como você vê abaixo, os resultados do pnorm não mostram indicações de não-normalidade, enquanto o comando qnorm mostra um ligeiro desvio do normal na parte superior da cauda, ​​como pode ser visto na kdensidade acima. No entanto, isso parece ser um desvio menor e trivial da normalidade. Podemos aceitar que os resíduos estão próximos de uma distribuição normal. Também há testes numéricos para testar a normalidade. Um dos testes é o teste escrito por Lawrence C. Hamilton, Departamento de Sociologia, Univ. De New Hampshire, chamado iqr. Você pode obter este programa da Stata, digitando findit iqr (veja Como eu usei o comando findit para procurar programas e obter ajuda adicional para obter mais informações sobre como usar o findit). Iqr significa intervalo entre quartéis e assume a simetria da distribuição. Os outliers graves consistem nos pontos que são 3 intervalos entre quartil abaixo do primeiro quartil ou 3 intervalos entre quartil acima do terceiro quartil. A presença de quaisquer valores atípicos graves deve ser evidência suficiente para rejeitar a normalidade em um nível de significância de 5. Os outliers leves são comuns em amostras de qualquer tamanho. No nosso caso, não temos quaisquer valores aberrantes graves e a distribuição parece bastante simétrica. Os resíduos têm uma distribuição aproximadamente normal. Outro teste disponível é o teste swilk que executa o teste Shapiro-Wilk W para a normalidade. O valor p é baseado no pressuposto de que a distribuição é normal. No nosso exemplo, é muito grande (.51), indicando que não podemos rejeitar que r normalmente é distribuído. 2.3 Verificação da Homoscedasticidade dos Residuais Um dos principais pressupostos para a regressão dos mínimos quadrados comuns é a homogeneidade da variância dos resíduos. Se o modelo estiver bem equipado, não deve haver padrão para os resíduos plotados em relação aos valores ajustados. Se a variância dos resíduos não for constante, então a variância residual é dita como quoteteroscedástica. Existem métodos gráficos e não-gráficos para a detecção de heterocedasticidade. Um método gráfico comumente usado é plotar os valores residuais versus ajustados (preditos). Fazemos isso emitindo o comando rvfplot. Abaixo, usamos o comando rvfplot com a opção yline (0) para colocar uma linha de referência em y0. Nós vemos que o padrão dos pontos de dados está ficando um pouco mais estreito para o lado direito, o que é uma indicação de heteroscedasticidade. Agora, olhemos para alguns comandos que testam a heterocedasticidade. O primeiro teste sobre heterocedasticidade dado por imest é o teste dos brancos e o segundo dado pelo Hettest é o teste Breusch-Pagan. Ambos testam a hipótese nula de que a variância dos resíduos é homogênea. Portanto, se o valor p for muito pequeno, teremos que rejeitar a hipótese e aceitar a hipótese alternativa de que a variância não é homogênea. Portanto, neste caso, a evidência é contra a hipótese nula de que a variância é homogênea. Esses testes são muito sensíveis aos pressupostos do modelo, como a suposição de normalidade. Portanto, é uma prática comum combinar os testes com parcelas diagnósticas para julgar a gravidade da heteroscedasticidade e decidir se é necessária alguma correção para a heteroscedasticidade. No nosso caso, o gráfico acima não mostra evidências muito fortes. Então, não vamos entrar em detalhes sobre como corrigir a heterocedasticidade, embora existam métodos disponíveis. 2.4 Verificar a Multicollinearidade Quando existe uma relação linear perfeita entre os preditores, as estimativas para um modelo de regressão não podem ser calculadas de forma exclusiva. O termo colinearidade implica que duas variáveis ​​são quase perfeitas combinações lineares entre si. Quando mais de duas variáveis ​​estão envolvidas, muitas vezes é chamado de multicolinearidade, embora os dois termos sejam freqüentemente usados ​​indistintamente. A principal preocupação é que, à medida que o grau de multicolinearidade aumenta, as estimativas do modelo de regressão dos coeficientes tornam-se instáveis ​​e os erros padrão para os coeficientes podem ficar inflado. Nesta seção, exploraremos alguns comandos da Stata que ajudam a detectar a multicolinealidade. Podemos usar o comando vif após a regressão para verificar a multicolinearidade. Vif significa fator de inflação variância. Como regra geral, uma variável cujos valores VIF são maiores do que 10 pode merecer mais investigação. A tolerância, definida como 1VIF, é usada por muitos pesquisadores para verificar o grau de colinearidade. Um valor de tolerância inferior a 0,1 é comparável a um VIF de 10. Isso significa que a variável pode ser considerada como uma combinação linear de outras variáveis ​​independentes. Vamos primeiro olhar para a regressão que fizemos na última seção, o modelo de regressão que prevê api00 de refeições, ell e emer e, em seguida, emitir o comando vif. Os VIFs ficam bem aqui. Aqui está um exemplo em que os VIFs são mais preocupantes. Neste exemplo, os valores de VIF e tolerância (1VIF) para gradsch avs e colgrad são preocupantes. Todas essas variáveis ​​medem a educação dos pais e os valores VIF muito altos indicam que essas variáveis ​​são possivelmente redundantes. Por exemplo, depois de conhecer o gradsch e o colgrad. Você provavelmente pode prever avged muito bem. Neste exemplo, a multicolinealidade surge porque colocamos muitas variáveis ​​que medem a mesma coisa, a educação dos pais. Deixar omitir uma das variáveis ​​de educação dos pais, avental. Observe que os valores de VIF na análise abaixo aparecem muito melhores. Além disso, observe como os erros padrão são reduzidos para as variáveis ​​de educação dos pais, gradsch e colgrad. Isso ocorre porque o alto grau de colinearidade causou a inflação dos erros padrão. Com a multicolinearidade eliminada, o coeficiente para gradsch. Que não foi significativo, agora é significativo. Posicione outro comando sobre colinearidade. O comando collins mostra várias medidas diferentes de colinearidade. Por exemplo, podemos testar a colinearidade entre as variáveis ​​que usamos nos dois exemplos acima. Observe que o comando collin não precisa ser executado em conexão com um comando de regressão, ao contrário do comando vif que segue um comando de regressão. Observe também que apenas as variáveis ​​preditoras (independentes) são usadas com o comando collin. Você pode baixar o collin de dentro do Stata, digitando findit collin (consulte Como eu usei o comando findit para procurar programas e obter ajuda adicional para obter mais informações sobre como usar findit). Agora removemos avged e veremos os diagnósticos de colinearidade melhorar consideravelmente. O número da condição é um índice comummente utilizado da instabilidade global dos coeficientes de regressão - um grande número de condição, 10 ou mais, é uma indicação de instabilidade. 2.5 Verificar Linearidade Quando fazemos regressão linear, assumimos que a relação entre a variável de resposta e os preditores é linear. Esta é a suposição de linearidade. Se essa suposição for violada, a regressão linear tentará ajustar uma linha direta para dados que não seguem uma linha direta. Verificar o pressuposto linear no caso da regressão simples é direto, já que temos apenas um preditor. Tudo o que temos a fazer é um gráfico de dispersão entre a variável de resposta e o preditor para ver se a não-linearidade está presente, como uma banda curvada ou uma grande curva em forma de onda. Por exemplo, lembre-se que fizemos uma regressão linear simples no Capítulo 1 usando o conjunto de dados elemapi2. Abaixo, usamos o comando de dispersão para mostrar um diagrama de dispersão que prevê que api00 se inscreva e use lfit para mostrar um ajuste linear e, em seguida, baixinho para mostrar uma predisposição mais suave e predatória para se inscrever. Verificamos claramente algum grau de não-linearidade. Verificando a hipótese de linearidade não é tão direto no caso de regressão múltipla. Vamos tentar ilustrar algumas das técnicas que você pode usar. A coisa mais direta a fazer é traçar os resíduos padronizados contra cada uma das variáveis ​​preditoras no modelo de regressão. Se existe um padrão não linear linear, existe um problema de não-linearidade. Caso contrário, devemos ver por cada uma das parcelas apenas uma dispersão aleatória de pontos. Vamos continuar a usar o conjunto de dados elemapi2 aqui. Permite usar um modelo diferente. Os dois gráficos variáveis ​​residuais versus preditores acima não indicam fortemente uma clara saída da linearidade. Outro comando para detectar não-linearidade é acprplot. Gráficos de ação um gráfico aumentado de componente-plus-residual, a. k.a. parcela residual parcial aumentada. Ele pode ser usado para identificar não-linearidades nos dados. Permite usar o comando acprplot para refeições e somecol e use as opções lowess lsopts (bwidth (1)) para solicitar minimizar o suavização com uma largura de banda de 1. No primeiro gráfico abaixo da linha suavizada é muito próximo da linha de regressão normal e Todo o padrão parece bastante uniforme. O segundo gráfico parece mais problemático no lado direito. Isso pode vir de alguns pontos influentes potenciais. No geral, eles não parecem muito ruins e não devemos estar muito preocupados com as não-linearidades nos dados. Nós vimos como usar o acprplot para detectar a não-linearidade. No entanto, nosso último exemplo não mostrou muita não-linearidade. Vamos ver um exemplo mais interessante. Este exemplo é tirado de quotStatistics com Stata 5quot de Lawrence C. Hamilton (1997, Duxbery Press). O conjunto de dados que usaremos é chamado nations. dta. Podemos obter o conjunto de dados da Internet. Vamos construir um modelo que prevê a taxa de natalidade (nascimento), do produto nacional bruto per capita (gnpcap) e da população urbana (urbana). Se essa fosse uma análise de regressão completa, começaríamos por examinar as variáveis, mas com a finalidade de ilustrar a não-linearidade, iremos diretamente para a regressão. Agora, vamos fazer o comando em nossos preditores. O gráfico acprplot para gnpcap mostra desvio claro da linearidade e o do urbano não mostra quase tanto desvio quanto a linearidade. Agora, vamos analisar estas variáveis ​​mais de perto. Verificamos que a relação entre a taxa de natalidade e o produto nacional bruto per capita é claramente não linear e a relação entre taxa de natalidade e população urbana não está muito longe de ser linear. Então, vamos focar em gnpcap variável. Primeiro, olhemos para a distribuição de gnpcap. Suspeitamos que o gnpcap pode ser muito distorcido. Isso pode afetar a aparência do acprplot. Na verdade, é muito distorcido. Isso nos sugere que alguma transformação da variável pode ser necessária. Uma das transformações comumente usadas é a transformação do log. Vamos tentar aqui. A transformação parece ajudar a corrigir a skewness muito. Em seguida, vamos fazer a regressão novamente substituindo gnpcap por lggnp. O gráfico acima mostra menos desvio da não-linearidade do que antes, embora o problema da não-linearidade ainda não tenha sido completamente resolvido. 2.6 Especificação do modelo Um erro de especificação do modelo pode ocorrer quando uma ou mais variáveis ​​relevantes são omitidas do modelo ou uma ou mais variáveis ​​irrelevantes estão incluídas no modelo. Se as variáveis ​​relevantes forem omitidas do modelo, a variância comum que eles compartilham com variáveis ​​incluídas pode ser atribuída erroneamente a essas variáveis ​​e o termo de erro é inflado. Por outro lado, se as variáveis ​​irrelevantes estiverem incluídas no modelo, a variância comum que compartilham com as variáveis ​​incluídas pode ser incorretamente atribuída a elas. Os erros de especificação do modelo podem afetar substancialmente a estimativa dos coeficientes de regressão. Considere o modelo abaixo. Esta regressão sugere que à medida que o tamanho da aula aumenta, o desempenho acadêmico aumenta. Antes de publicarmos os resultados dizendo que o aumento do tamanho da turma está associado ao maior desempenho acadêmico, verificamos a especificação do modelo. Há alguns métodos para detectar erros de especificação. O comando linktest executa um teste de link de especificação modelo para modelos de equação única. O linktest baseia-se na ideia de que, se uma regressão for devidamente especificada, não é possível encontrar variáveis ​​independentes adicionais que sejam significativas, exceto por acaso. Linktest cria duas novas variáveis, a variável de predição, hat. E a variável de previsão quadrada, hatsq. O modelo é então reajustado utilizando estas duas variáveis ​​como preditores. O chapéu deve ser significativo, pois é o valor previsto. Por outro lado, hatsq não deve, porque se nosso modelo for especificado corretamente, as previsões ao quadrado não devem ter muito poder explicativo. Isso é que não esperamos que o hatsq seja um preditor significativo se nosso modelo for especificado corretamente. Então, estaremos olhando o p-valor para hatsq. Do linktest acima. O teste de hatsq não é significativo. Isto significa que o linktest não rejeitou a suposição de que o modelo está especificado corretamente. Portanto, parece-nos que não temos um erro de especificação. Mas agora, vamos ver outro teste antes de avançarmos para a conclusão. O comando ovtest realiza outra prova de especificação do modelo de regressão. Executa um teste de erro de especificação de regressão (RESET) para variáveis ​​omitidas. A idéia por trás do ovtest é muito parecida com o linktest. Ele também cria novas variáveis ​​com base nos preditores e repara o modelo usando essas novas variáveis ​​para ver se qualquer delas seria significativa. Vamos tentar o ovtest em nosso modelo. The ovtest command indicates that there are omitted variables. So we have tried both the linktest and ovtest . and one of them ( ovtest ) tells us that we have a specification error. We therefore have to reconsider our model. Lets try adding the variable full to the model. Now, both the linktest and ovtest are significant, indicating we have a specification error. Lets try adding one more variable, meals . to the above model. The linktest is once again non-significant while the p-value for ovtest is slightly greater than .05. Note that after including meals and full . the coefficient for class size is no longer significant. While acsk3 does have a positive relationship with api00 when no other variables are in the model, when we include, and hence control for, other important variables, acsk3 is no longer significantly related to api00 and its relationship to api00 is no longer positive . linktest and ovtest are tools available in Stata for checking specification errors, though linktest can actually do more than check omitted variables as we used here, e. g. checking the correctness of link function specification. For more details on those tests, please refer to Stata manual. 2.7 Issues of Independence The statement of this assumption that the errors associated with one observation are not correlated with the errors of any other observation cover several different situations. Consider the case of collecting data from students in eight different elementary schools. It is likely that the students within each school will tend to be more like one another than students from different schools, that is, their errors are not independent. We will deal with this type of situation in Chapter 4 when we demonstrate the regress command with cluster option. Another way in which the assumption of independence can be broken is when data are collected on the same variables over time. Lets say that we collect truancy data every semester for 12 years. In this situation it is likely that the errors for observation between adjacent semesters will be more highly correlated than for observations more separated in time. This is known as autocorrelation. When you have data that can be considered to be time-series you should use the dwstat command that performs a Durbin-Watson test for correlated residuals. We dont have any time-series data, so we will use the elemapi2 dataset and pretend that snum indicates the time at which the data were collected. We will also need to use the tsset command to let Stata know which variable is the time variable. The Durbin-Watson statistic has a range from 0 to 4 with a midpoint of 2. The observed value in our example is very small, close to zero, which is not surprising since our data are not truly time-series. A simple visual check would be to plot the residuals versus the time variable. In this chapter, we have used a number of tools in Stata for determining whether our data meets the regression assumptions. Below, we list the major commands we demonstrated organized according to the assumption the command was shown to test. Detecting Unusual and Influential Data predict -- used to create predicted values, residuals, and measures of influence. rvpplot --- graphs a residual-versus-predictor plot. rvfplot -- graphs residual-versus-fitted plot. lvr2plot -- graphs a leverage-versus-squared-residual plot. dfbeta -- calculates DFBETAs for all the independent variables in the linear model. avplot -- graphs an added-variable plot, a. k.a. partial regression plot. Tests for Normality of Residuals kdensity -- produces kernel density plot with normal distribution overlayed. pnorm -- graphs a standardized normal probability (P-P) plot. qnorm --- plots the quantiles of varname against the quantiles of a normal distribution. iqr -- resistant normality check and outlier identification. swilk -- performs the Shapiro-Wilk W test for normality. Tests for Heteroscedasticity rvfplot -- graphs residual-versus-fitted plot. hettest -- performs Cook and Weisberg test for heteroscedasticity. whitetst -- computes the White general test for Heteroscedasticity. Tests for Multicollinearity vif -- calculates the variance inflation factor for the independent variables in the linear model. collin -- calculates the variance inflation factor and other multicollinearity diagnostics Tests for Non-Linearity acprplot -- graphs an augmented component-plus-residual plot. cprplot --- graphs component-plus-residual plot, a. k.a. residual plot. Tests for Model Specification linktest -- performs a link test for model specification. ovtest -- performs regression specification error test (RESET) for omitted variables. See the Stata Topics: Regression page for more information and resources on regression diagnostics in Stata. 2.9 Self Assessment 1 . O conjunto de dados a seguir consiste em peso medido, altura medida, peso relatado e altura reportada de cerca de 200 pessoas. You can get it from within Stata by typing use ats. ucla. edustatstatawebbooksregdavis We tried to build a model to predict measured weight by reported weight, reported height and measured height. Nós fizemos um lvr2plot após a regressão e aqui está o que temos. Explique o que vê no gráfico e tente usar outros comandos STATA para identificar as observações problemáticas. What do you think the problem is and what is your solution 2 . Using the data from the last exercise, what measure would you use if you want to know how much change an observation would make on a coefficient for a predictor For example, show how much change would it be for the coefficient of predictor reptht if we omit observation 12 from our regression analysis What are the other measures that you would use to assess the influence of an observation on regression What are the cut-off values for them 3 . The following data file is called bbwt. dta and it is from Weisbergs Applied Regression Analysis. You can obtain it from within Stata by typing use ats. ucla. edustatstatawebbooksregbbwt It consists of the body weights and brain weights of some 60 animals. Queremos prever o peso do cérebro pelo peso corporal, ou seja, uma simples regressão linear do peso do cérebro contra o peso corporal. Mostre o que você precisa fazer para verificar a hipótese de linearidade. If you think that it violates the linearity assumption, show some possible remedies that you would consider. 4. We did a regression analysis using the data file elemapi2 in chapter 2. Continuing with the analysis we did, we did an avplot here. Explain what an avplot is and what type of information you would get from the plot. If variable full were put in the model, would it be a significant predictor 5 . The data set wage. dta is from a national sample of 6000 households with a male head earning less than 15,000 annually in 1966. You can get this data file by typing use ats. ucla. edustatstatawebbooksregwage from within Stata . The data were classified into 39 demographic groups for analysis. We tried to predict the average hours worked by average age of respondent and average yearly non-earned income. Both predictors are significant. Now if we add ASSET to our predictors list, neither NEIN nor ASSET is significant. Can you explain why 6. Continue to use the previous data set. This time we want to predict the average hourly wage by average percent of white respondents. Execute a análise de regressão e liste os comandos STATA que você pode usar para verificar a heterocedasticidade. Explain the result of your test(s). Now we want to build another model to predict the average percent of white respondents by the average hours worked. Repeat the analysis you performed on the previous regression model. Explain your results. 7. Temos um conjunto de dados que consiste em volume, diâmetro e altura de alguns objetos. Alguém fez uma regressão de volume em diâmetro e altura. Explique quais testes você pode usar para detectar erros de especificação do modelo e, se houver algum, sua solução para corrigi-lo. Click here for our answers to these self assessment questions. 2.10 For more information2.9 Regression Diagnostics All of the diagnostic measures discussed in the lecture notes can be calculated in Stata, some in more than one way. In particular, you may want to read about the command predict after regress in the Stata manual. In this section we will be working with the additive analysis of covariance model of the previous section. To save typing the model each time we need it, we can define a local macro Now we can fit our model using the following command Let us start with the residuals. The easiest way to get them is as options of the predict command. Specify the option res for the raw residuals, rstand for the standardized residuals, and rstud for the studentized (or jackknifed) residuals. Let us obtain all three: To get the diagonal elements of the hat matrix and Cooks distance we use two more options of predict. hat and cook. We are now ready to print Table 2.29 in the notes Here is an easy way to find the cases highlighted in Table 2.29, those with standardized or jackknifed residuals greater than 2 in magnitude: We will use a scalar to calculate the maximum acceptable leverage, which is 2pn in general, and then list the cases exceeding that value (if any). We find that Haiti has a lot of leverage, but very little actual influence. Let us list the six most influential countries. I will do this by sorting the data in descending order of influence and then listing the first six. Statas regular sort command sorts only in ascending order, but gsort can do descending if you specify - di. Turns out that the D. R. Cuba, and Ecuador are fairly influential observations. Try refitting the model without the D. R. to verify what I say on page 57 of the lecture notes. Residual Plots On to plots Here is the standard residual plot in Figure 2.6, produced using the following commands: Now for that lovely Q-Q-plot in Figure 2.7 of the notes: Wasnt that easy Statas qnorm evaluates the inverse normal cdf at i(n1) rather than at (i-38)(n14) or some of the other approximations discussed in the notes. Of course you can use any approximation you want, at the expense of doing a bit more work. I will illustrate the general idea by calculating Fillibens approximation to the expected order statistics or rankits, using Statas built-in system variables n for the observation number and N for the number of cases. Fortunately the Filliben correlation agrees with the value in the notes: 0 .9655. I will skip the graph because it looks almost identical to the one produced by qnorm. Copie 2017 Germaacuten Rodriacuteguez, Universidade de Princeton

Dhcp option 43 binário

DHCP com Opções Específicas do Fornecedor Um servidor DHCP compatível com padrões pode ser configurado para retornar o endereço IP do Arubacontrollers do host através do Código de Opção Específico do Vendedor (opção 43) na resposta DHCP. Na rede centrada em Arubauser, essas informações podem permitir que um ArubaAP descubra automaticamente o endereço IP de um controlador mestre para sua configuração e gerenciamento. Este apêndice descreve como configurar a opção 43 específica do fornecedor em vários servidores DHCP. Este apêndice contém os seguintes tópicos: Os servidores DHCP são uma maneira popular de configurar clientes com informações básicas de rede, como um endereço IP, um gateway padrão, uma máscara de rede, um servidor DNS e assim por diante. A maioria dos servidores DHCP tem a capacidade de também enviar uma variedade de informações opcionais, incluindo o Código de Opção Específico do Vendedor, também chamada opção 43. Aqui está como funciona a opção 43: 1. O cliente DHCP em um ArubaAP adiciona uma informação opcional chamada O código do identificador de classe do fornecedor (opção 60) para sua solicitação DHCP. O valor deste código é ArubaAP. 2. O servidor DHCP vê o código do identificador de classe do fornecedor na solicitação e verifica se ele tem a opção 43 configurada. Se isso acontecer, ele envia o Código de Opção Específico do Vendedor (opção 43) para o cliente. O valor desta opção é o endereço de loopback do controlador Arubamaster. 3. O AP recebe uma resposta do servidor DHCP e verifica se a opção 43 é retornada. Se estiver, o AP entra em contato com o controlador mestre usando o endereço IP fornecido. Servidor DHCP baseado no Windows Configurar um servidor DHCP baseado no Microsoft Windows para enviar a opção 43 para o cliente DHCP em um ArubaAP consiste nas duas tarefas a seguir: Configurando a Opção 60 Configurando a Opção 43 Configurando a Opção 60 Esta seção descreve como configurar o Vendor Class Identifier Código (opção 60) num servidor DHCP baseado no Microsoft Windows. Conforme mencionado na seção de visão geral, a opção 60 identifica e associa um cliente DHCP a um fornecedor específico. Qualquer servidor DHCP configurado para tomar medidas com base em um ID de fornecedor de clientes também deve ter essa opção configurada. Como a opção 60 não é uma opção predefinida em um servidor DHCP do Windows, você deve adicioná-la à lista de opções do servidor. Para configurar a opção 60 no servidor DHCP do Windows 1. No servidor DHCP, abra a ferramenta de administração do servidor DHCP clicando em Iniciar gtAdministrative Tools gt DHCP. 2. Localize o servidor e clique com o botão direito do mouse no escopo a ser configurado no nome do servidor. Selecione Definir opções predefinidas. 3. Na caixa de diálogo Opções e Valores Predefinidos, clique no botão Adicionar. 4. Na caixa de diálogo Tipo de opção, insira as seguintes informações: Tabela 155 Configuração da opção 60 no servidor DHCP do Windows 5. Clique em OK para salvar essas informações. 6. Na caixa de diálogo Opções e Valores Predefinidos, certifique-se de que 060 Ponto de Acesso Aruba está selecionado na lista suspensa Nome da Opção. 7. No campo Valor, digite as seguintes informações: 8. Clique em OK para salvar essas informações. 9. Sob o servidor, selecione o escopo que você deseja configurar e expanda-o. Selecione Opções de Escopo e expanda-a. Em seguida, selecione Configurar opções. 10. Na caixa de diálogo Opções de Escopo, role para baixo e selecione 060 Ponto de Acesso Aruba. Confirme se o valor está definido como ArubaAP e clique em OK. 11. Confirme se a opção 060 Aruba Access Poin t está listada no painel direito. Configurando a opção 43 A opção 43 retorna o endereço IP do Arubamaster controllerto um cliente ArubaDHCP. Essas informações permitem que os ArubaAPs descubram automaticamente o controlador mestre e obtenham sua configuração. Para configurar a opção 43 no servidor DHCP do Windows: 1. No servidor DHCP, abra a ferramenta de administração do servidor DHCP clicando em Iniciar gt Ferramentas de Administração gt DHCP. 2. Localize o servidor e clique com o botão direito do mouse no escopo a ser configurado no nome do servidor. Clique na entrada Opções de Escopo e selecione Configurar Opções. 3. Na caixa de diálogo Opções de Escopo (Figura 190), role para baixo e selecione a caixa de diálogo Opções do Escopo. 4. No campo Entrada de dados, clique em qualquer lugar na área sob o cabeçalho ASCII e insira as seguintes informações: ASCII. Endereço de loopback do controlador mestre 5. Clique no botão OK para salvar a configuração. A Opção 43 está configurada para este escopo DHCP. Observe que mesmo que você inseriu o endereço IP em texto ASCII, ele é exibido em forma binária. Figura 191 Valores do Escopo DHCP Servidores DHCP Linux O seguinte é um exemplo de configuração para o arquivo dhcpd. conf do Linux. Instruções passo a passo para obter a Opção DHCP 43 trabalhando no Mikrotik RouterOS 6.x Muitos dispositivos de consumo permitem que você passe parâmetros de configuração como o provisionamento automático Servidores e tais via dhcp. DHCP opção 43 é usado por Yealink, Ubiquiti e Ruckus, bem como muitos outros. Minha necessidade era usá-lo para enviar o endereço do servidor de provisionamento para um número de telefones IP T27G Yealink para facilitar a implantação. Suponho que você já tenha o Mikrotik Router instalado e funcionando, e que você tenha conectado a ele usando o Winbox. Você também precisa se certificar de que você tenha o pacote DHCP instalado. Em meus exemplos, mostrarei cada passo usando a GUI, bem como usando comandos de terminal para obter o mesmo resultado. Etapa 1: Adicione um endereço IP no intervalo de IP que você estará servindo DHCP 1. Em Winbox, clique em IP, em seguida, Endereços: 2. Clique em e adicione os detalhes de IP apropriados: Endereço IP add address192.168.50.1 interfaceether5 Etapa 2 : Configure o servidor DHCP 1. Clique em IP e, em seguida, em DHCP Server: 2. Clique em DHCP Setup e selecione a interface em que deseja que o servidor seja executado: 3. Clique em next e insira a sub-rede que o servidor DHCP servirá, Esta será a mesma sub-rede do IP que configurou no passo 1: 4. Clique em Seguinte e introduza o gateway para a rede, na maioria das vezes (mas não sempre) este será o IP seleccionado no passo 1: 5. Clique em Seguinte e Digite o intervalo de endereços IP que serão emitidos por este servidor DHCP. Eu normalmente reservo os primeiros vinte IPs para dispositivos estáticos: 6. Clique em Avançar e insira o IP para o (s) servidor (es) DNS: 7. Clique em Avançar e digite o tempo de concessão, eu normalmente apenas deixá-lo como está. 8. Clique em Avançar e Ok para concluir a configuração do DHCP: ip dhcp-server add endereço-pooldhcppool1 disabledno interfaceether5 namedhcp1 ip dhcp-servidor network add address192.168.50.024 dns-server8.8.8.8 gateway192.168.50.1 Etapa 3: Adicionando DHCP Opções 1. No servidor DHCP vá para a aba Opções e clique no botão: 3. Preencha os parâmetros apropriados para o seu sistema, no meu caso eu queria fornecer os telefones IP Yealink com o endereço para o servidor de provisionamento: Nome: yealink - prov-srv O campo de nome pode ser qualquer coisa para ajudar a identificar o valor facilmente Código: 43 Os telefones Yealink usam a opção DHCP 43 para solicitar o endereço do servidor de provisionamento Valor: IP e caminho do servidor de provisionamento Observe as aspas simples em torno do valor , Isto diz a Mikrotik que é um valor de string e é muito importante O Mikrotik Wiki fornece as seguintes informações sobre os tipos de valores DHCP vir ROS 6.8: 0xXXXX - string hex (também funciona em v5) XXXXX - string (também funciona em v5 mas sem Em torno do texto) (XXXXX ) - variável (atualmente não há variáveis ​​para o servidor) 10.10.10.10 - Endereço IP s10.10.10.10 - Endereço IP convertido em string 10 - número decimal s10 - número decimal convertido em string 4. Vá para a guia Redes do DHCP Servidor, e dê um clique duplo na entrada que criamos anteriormente. 5. Em Opções DHCP, selecione a Opção que criamos anteriormente e clique em OK para aplicar: ip dhcp-server opção add code43 nameyealink-prov-srv valor192.168.1.10yealink ip dhcp-server rede definida dhcp-optionyealink-prov-srv numbers0 Isso é tudo , Se você reiniciar seus telefones, eles devem agora obter o servidor de provisionamento via DHCP. Isso funciona igualmente bem para Ruckus e Ubiquiti dispositivos que fazem uso de DHCP para fornecer o dispositivo com dados de configuração básica. Output a caixa não tem nenhum processo de inicialização particular. Caso estabelecido comércio de aprendizagem, dhcp opção bala comentários. Aka principal binário-i386 net ou, de preferência, um sistema de arquivos ext2 ext2ls. Ganhar dinheiro online rápido dhcp-client-identifier 43: 4c: 49: 45: 54: 2d: 46: 4f: 4f exemplo de documento. No sinal de chamada é procurado servidor dhcp. 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Este exemplo descreve como usar a Opção 43 do DHCP e fornece configurações de amostra para a Opção DHCP 43 para pontos de acesso (LAPs) leves de Cisco Aironet para esses servidores DHCP: Microsoft Windows 2008 Enterprise DHCP Servidor DHCP Cisco IOS Servidor DHCP Servidor DHCP Servidor DHCP Servidor DHCP Lucent QIP Servidor DHCP Quando uma arquitetura Cisco Unified Unified é implantada, os LAPs podem usar uma Opção DHCP 43 específica do fornecedor para ingressar em Controladores de LAN Sem Fios específicos WLCs) quando o WLC está em uma sub-rede diferente do LAP. Consulte o exemplo de Configuração Básica do Ponto de Ligação Wireless LAN e do Ponto de Acesso Leve e o Registro de AP Leve (LAP) em um Controlador de LAN Sem Fio (WLC) para obter informações sobre como configurar um ponto de acesso (AP) para ingressar em um WLC. Pré-requisitos Requisitos A Cisco recomenda que você tenha conhecimento desses tópicos: Conhecimentos básicos da Cisco Unified Wireles Network (CUWN) Conhecimentos básicos de DHCP Componentes utilizados Este documento não se restringe a versões específicas de software e hardware. As informações neste documento foram criadas a partir dos dispositivos em um ambiente de laboratório específico. Todos os dispositivos usados ​​neste documento começaram com uma configuração desmarcada (padrão). Se a sua rede estiver viva, certifique-se de que compreende o impacto potencial de qualquer comando. Informações gerais Opções DHCP específicas do fornecedor A RFC 2132 define duas Opções DHCP que são relevantes para opções específicas do fornecedor. Eles são a Opção 60 ea Opção 43. A Opção 60 do DHCP é o Identificador de Classe de Vendedor (VCI). O VCI é uma seqüência de caracteres de texto que identifica exclusivamente um tipo de dispositivo de fornecedor. Esta tabela lista os VCIs usados ​​pelos APs Cisco: Vendor Class Identifier (VCI) 1 Qualquer AP 1500 Series que executa 4.1 software 2 1500 AP OAP que executa 4.0 software 3 1505 Modelo AP que executa 4.0 software 4 1510 Modelo AP que executa 4.0 software 5 Qualquer AP da Série 1500 que execute o software 3.2 6 Qualquer AP da Série 27007001530 que execute o software 7.6.120.0 ou posterior 7 Qualquer AP da Série 3700 que execute o software 7.6 ou posterior A Opção 60 está incluída na mensagem de descoberta DHCP inicial que um cliente DHCP transmite em busca de Um endereço IP. A opção 60 é usada por clientes DHCP (LAPs neste caso) para se identificar no servidor DHCP. Se o ponto de acesso for encomendado com a opção Provedor de serviços (AIR-OPT60-DHCP selecionado), a seqüência VCI para esse ponto de acesso é diferente daqueles listados anteriormente. A seqüência VCI inclui a opção ServiceProvider. Por exemplo, um 1260 com esta opção retorna esta seqüência VCI: Cisco AP c1260-ServiceProvider. Se o Cisco AP executa 7.0.116.0 ou superior (12.4 (23c) JA2 ou superior) e se uma variável de ambiente bootloader (envvars) nomeado DHCPOPTION60 existir no flash, o valor é acrescentado ao VCI. Se você solicitar um AP Cisco com a opção Provedor de Serviços, ele (por padrão) incluirá o sufixo - ServiceProvider no entanto, você também pode incluir outros valores no DHCPOPTION60. De modo a facilitar a descoberta de PA dos controladores WLAN que utilizam a Opção 43 do DHCP, o servidor DHCP tem de ser programado para devolver um ou mais endereços IP da interface de gestão do controlador WLAN com base no VCI do AP. Para fazer isso, programe o servidor DHCP para reconhecer o VCI para cada tipo de ponto de acesso e defina as informações específicas do fornecedor. No servidor DHCP, as informações específicas do fornecedor são mapeadas para cadeias de texto VCI. Quando o servidor DHCP vê um VCI reconhecível em um DHCP descobrir a partir de um cliente DHCP, ele retorna as informações específicas do fornecedor mapeado em sua oferta DHCP para o cliente como DHCP Opção 43. No servidor DHCP. A opção 43 é definida em cada pool DHCP (Escopo) que oferece endereço IP para os LAPs. O RFC 2132 define que os servidores DHCP devem retornar informações específicas do fornecedor como DHCP Opção 43. A RFC permite que os fornecedores definam códigos de subopções específicos do fornecedor encapsulados entre 0 e 255. As subopções estão todas incluídas na oferta DHCP como tamanho de tipo (TLV) incorporados na Opção 43. A definição dos códigos de subopção e seu formato de mensagem relacionado é deixada aos fornecedores. Quando os servidores DHCP são programados para oferecer endereços IP do Controlador WLAN como Opção 43 para APs da Série 1000 da Cisco, o bloco TLV de subopção é definido da seguinte forma: Tipo - 0x66 (decimal 102). Length: - Uma contagem dos caracteres da cadeia ASCII no campo Valor. O comprimento deve incluir as vírgulas se houver mais de um controlador especificado, mas não um terminador de zero. Valor: - Uma seqüência de caracteres ASCII terminada não-zero que é uma lista de controladores separados por vírgulas. Nenhum espaço deve ser incorporado na lista. Quando os servidores DHCP são programados para oferecer endereços IP do Controlador WLAN como a Opção 43 para outros LAPs Cisco Aironet, o bloco TLV da subopção é definido da seguinte forma: Tipo - 0xf1 (decimal 241). Comprimento - Número de endereços IP do controlador 4. Valor - Lista das interfaces de gerenciamento WLC, tipicamente traduzidas para valores hexadecimais. A semântica da configuração do servidor DHCP varia de acordo com o fornecedor do servidor DHCP. Este documento contém instruções específicas sobre o servidor DHCP da Microsoft, o servidor DHCP Cisco IOS, o servidor ISC DHCP do Linux, o servidor DHCP do Cisco Network Registrar eo servidor DHCP Lucent QIP. Para outros produtos de servidor DHCP, consulte a documentação do fornecedor para obter instruções sobre opções específicas do fornecedor. Nota . Utilize a Ferramenta de pesquisa de comandos (clientes registados apenas) para obter mais informações sobre os comandos utilizados nesta secção. Servidor DHCP da Microsoft Esta seção descreve as configurações necessárias no servidor DHCP da Microsoft para usar a Opção DHCP 43 para a descoberta do Controlador WLAN. Cisco 1000 Series APs Esta seção descreve como um servidor DHCP do Windows 2008 está configurado para retornar informações específicas do fornecedor para Cisco 1000 APs. Você precisa conhecer esta informação chave: Identificador de classe do fornecedor (VCI) Opção 43 código de subopção Endereço (s) de gerenciamento do (s) controle (s) WLAN O VCI para um Cisco 1000 Series AP é sempre Airespace. AP1200. Conforme mencionado, o código de sub-opção 43 para os APs Cisco 1000 Series é o tipo 102 (0x66). Crie uma nova classe de fornecedor para programar o servidor DHCP para reconhecer o VCI Airespace. AP1200. Na janela Gerenciador de Servidores, clique com o botão direito do mouse no ícone IPv4 e escolha Definir Classes de Fornecedor. Clique em Adicionar para criar a nova classe. Insira um valor para o Nome para exibição. Neste exemplo, Airespace é usado como o nome para exibição. Além disso, adicione uma descrição resumida da classe de fornecedor no campo Descrição. Adicione a seqüência Vendor Class Identifier. Para fazer isso, clique no campo ASCII e digite o valor apropriado neste caso Airespace. AP1200. Clique em OK. A nova classe é criada. Clique em Fechar. Adicione uma entrada para a subopção do controlador WLAN nas Opções predefinidas para a classe de fornecedor recém-criada. É aqui que você define o tipo de código de subopção eo formato de dados usado para fornecer as informações específicas do fornecedor aos APs. Para criar uma opção predefinida, clique com o botão direito no ícone IPv4 e escolha Definir opções predefinidas. Uma nova janela é aberta. Defina a classe Option para o valor que você configurou para a classe de fornecedor. Neste exemplo, é Airespace. Clique em OK para definir o código de opção. A caixa Tipo de opção é exibida. No campo Nome, digite um valor de string descritivo, por exemplo, provisão IP de Airespace. Escolha binário como o tipo de dados. No campo Código, insira o valor da subopção 102. Digite uma Descrição, se desejado. Clique em OK. A nova opção predefinida é exibida. Clique em OK. Isso conclui a criação da classe Vendor e do tipo de sub-opção necessários para suportar a descoberta do controlador. Clique com o botão direito do mouse na pasta Opções do servidor sob o escopo DHCP e escolha Configurar opções. A caixa Opções do escopo é exibida. Clique na guia Avançado. Escolha a classe de fornecedor que você pretende usar, neste caso, Airespace. Escolha a sub-opção predefinida 102 para atribuir a este escopo. Na área Entrada de dados, insira o (s) endereço (s) IP de gerenciamento do controlador para retornar aos APs na seção ASCII. Esta é uma lista delimitada por vírgulas. Há um ponto (.) Na área inicial de entrada de dados vazia. Certifique-se de remover esse período da lista de endereços IP adicionados na área de entrada de dados. Este é um exemplo dos resultados. Depois de concluir esta etapa, a Opção DHCP 43 está configurada. Esta opção DHCP está disponível para todos os escopos DHCP que estão configurados no servidor DHCP. Assim, quando o pedido LAPs para um endereço IP, o servidor DHCP envia a opção 43, bem como para o LAPs. Outros pontos de acesso Cisco Lightweight O método descrito na seção anterior pode ser usado se você tiver vários tipos de dispositivos no mesmo escopo e desejar que eles recebam endereços IP WLC diferentes por meio da Opção 43. Mas, se todos os clientes DHCP no escopo São os APs Cisco IOS, você pode usar este procedimento para definir a Opção 43 do DHCP. Antes de começar, você deve conhecer essas informações: Opção 43 código de subopção Endereço IP de gerenciamento do (s) controlador (es) WLAN Complete estas etapas para Defina a Opção 43 do DHCP no servidor DHCP do Windows: No escopo do Servidor DHCP, clique com o botão direito do mouse em Opções do Servidor e escolha Configurar Opções. Na guia Geral, vá até a Opção 43 e marque a caixa de seleção 043 Informações específicas do fornecedor. Insira a opção opcional 43 em hexadecimal. Nota . Valores TLV para a opção 43 suboption: Tipo Comprimento Valor. Tipo é sempre o código de subopção 0xf1. Length é o número de endereços IP de gerenciamento do controlador vezes 4 em hexadecimal. Valor é o endereço IP do controlador listado seqüencialmente em hexadecimal. Por exemplo, suponha que existam dois controladores com endereços IP da interface de gerenciamento, 192.168.10.5 e 192.168.10.20. O tipo é 0xf1. O comprimento é 2 4 8 0x08. Os endereços IP se traduzem em c0a80a05 (192.168.10.5) e c0a80a14 (192.168.10.20). Quando a cadeia é montada, ele produz f108c0a80a05c0a80a14. O comando Cisco IOS que é adicionado ao escopo DHCP é a opção 43 hex f108c0a80a05c0a80a14. Depois de concluir esta etapa, a Opção DHCP 43 é configurada eo servidor DHCP envia a opção 43 para os LAPs. Cisco IOS DHCP Server APs Cisco Aironet (Cisco IOS) Conclua estas etapas para configurar a Opção DHCP 43, no servidor DHCP Cisco IOS embutido, para todos os APs Cisco Aironet que executam o Cisco IOS. Isso inclui todos os APs, exceto para a Série VxWorks 1000 (consulte a próxima seção) eo OEAP da Série 600 que não usa a Opção 43. Entre no modo de configuração no Cisco IOS CLI. Crie o pool DHCP, que inclui os parâmetros necessários, como o nome do roteador e do servidor padrão. Este é um escopo DHCP de exemplo: Adicione a linha Opção 43 com esta sintaxe: A seqüência hexadecimal na etapa 3 é montada como uma seqüência dos valores TLV para a opção 43 suboption: Type Length Value. Tipo é sempre o código suboption 0xf1. Length é o número de endereços IP de gerenciamento do controlador vezes 4 em hexadecimal. Valor é o endereço IP do controlador listado seqüencialmente em hexadecimal. Por exemplo, suponha que existam dois controladores com endereços IP da interface de gerenciamento, 192.168.10.5 e 192.168.10.20. O tipo é 0xf1. O comprimento é 2 4 8 0x08. Os endereços IP traduzem para c0a80a05 (192.168.10.5) e c0a80a14 (192.168.10.20). Quando a cadeia é montada, ele produz f108c0a80a05c0a80a14. O Cisco IOS comando que é adicionado ao escopo DHCP é: Cisco Aironet Série 1000 APs (VxWorks) (10101020183015051510) SÉRIE SOMENTE Conclua estas etapas para configurar DHCP Opção 43, no servidor embutido Cisco IOS DHCP, para o leve Cisco Aironet 1000 Série APs. Isso só se aplica aos 101010201830 APs de modelo que executam o VxWorks e não aos APs que executam o IOS. Entre no modo de configuração no Cisco IOS CLI. Crie o pool DHCP, que inclui os parâmetros necessários, como o nome do roteador e do servidor padrão. Este é um exemplo de escopo DHCP: Adicione a linha Opção 43 com esta sintaxe: Observação. As aspas devem ser incluídas. Um valor de subopção não precisa ser definido no servidor Cisco IOS DHCP para APs Cisco 1000 Series. Por exemplo, se você configurar a Opção 43 para os APs Cisco 1000 Series com os endereços IP do Gerenciamento de IP do controlador 192.168.10.5 e 192.168.10.20, adicione esta linha ao pool DHCP no Cisco IOS CLI: Observação. Você deve usar a interface de gerenciamento do controlador WLAN. Este vídeo descreve como configurar a Opção 43 do DHCP no Servidor DHCP Cisco IOS: Opção 43 do DHCP no Servidor DHCP Cisco IOS. Servidor DHCP ISC do Linux As informações nesta seção descrevem como o servidor ISC do Linux está configurado para retornar informações específicas do fornecedor para APs de série Cisco Aironet leves. Este exemplo configura o servidor ISC do Linux para retornar informações específicas do fornecedor aos APs de peso leve de 1140, 1200, 1130 e 1240 Series. Esta configuração pode ser modificada e aplicada a outras séries de LAPs. Servidor DHCP do Registrador de Rede Cisco O servidor DHCP do Registrador de Rede Cisco suporta atributos Específicos do Vendedor. No entanto, a configuração destes atributos não é possível com a interface gráfica. A CLI deve ser usada. Conclua estas etapas de configuração para suportar a Descoberta L3-LWAPP com DHCP Opção 43: Observação. A Ferramenta de Comando da CLI pode ser encontrada no diretório do Registrador de Rede: C: Arquivos de ProgramasNetwork RegistrarBIN nrcmd. bat Efetue login no servidor DHCP. Execute estas etapas: Crie o identificador de classe de fornecedor para APs da série AP1000 da Cisco: crie o identificador de classe de fornecedor para APs da série Cisco AP1200: Observação. Para outros modelos de LAP, substitua o parâmetro vendor-class-id pela cadeia VCI específica da Tabela 1. Associe os valores que podem ser enviados na Oferta DHCP pelo servidor quando recebe uma solicitação com a Opção 60 definida como Airespace. AP1200 . A Opção DHCP 43 pode suportar vários valores no mesmo campo Opção 43. Essas opções precisam ser identificadas individualmente por um subtipo. Neste caso, apenas um valor é necessário, sem qualquer subtipo. However, the Cisco Network Registrar (CNR) configuration requires that you create a subtype option. Cisco AP1000 Series APs Cisco AP1200 Series APs However, in order to hide the subtype feature and send only a row string (BYTEARRAY) with the IP values, CNR supports specific flags in order to remove the subtype ids and length. These are no-suboption-opcode and no-suboption-len flags. Cisco AP1000 Series APs Cisco AP1200 Series APs Associate values based on the DHCP pools: Cisco AP1000 Series APs Cisco AP1200 Series APs In this example, the DHCP Pool named VLAN-52, which is already defined in CNR by the graphical interface, is configured with Option 43 10.150.1.15,10.150.50.15 when it receives a request from an Airespace. AP1200 device. Nota . 31:30:2e:31:35:30:2e:31:2e:31:35:2c:31:30:2e:31:35:30:2e:35:30:2e:31:35:2c is the hexadecimal representation of the string 10.150.1.15,10.150.50.15 . Finally, save the DHCP configuration and reload. Refer to Managing Advanced DHCP Server Properties for more information on Vendor-Options configurations on a Cisco CNR DHCP server. Lucent QIP DHCP Server This section provides a few tips for how to configure the Lucent QIP DHCP server in order to return vendor specific information to lightweight Cisco Aironet Series APs. Note :For complete information and the steps involved, refer to the documentation provided by the vendor. The DHCP Option 43 can contain any vendor specific information. The DHCP server passes this information in the form of a hex string to the clients that receive the DHCP offer. On the Lucent QIP DHCP server, the vendor-specific information can be provided on the DHCP Option Template - Modify page. In the Active Options area, choose Vendor Specific Information . and enter the information in the Value field. In order to include the controller IP addresses in the DHCP option 43 message, enter the information to the DHCP Option template in QIP as a single hex value: ip hex . In order to send more than one IP address with DHCP Option 43, enter the information to the DHCP Option template in QIP as a single hex value: ip hex ip hex and not ip hex, ip hex . In this case, the comma in the middle causes problems for DHCP to parse the string passed from QIP. For example, suppose there are two controllers with management interface IP addresses, 192.168.10.5 and 192.168.10.20. The type is 0xf1. The length is 2 4 8 0x08. The IP addresses translate to c0a80a05 (192.168.10.5) and c0a80a14 (192.168.10.20). When the string is assembled, it yields f108c0a80a05c0a80a14. On the Lucent QIP DHCP server, the hex string that needs to be added to the DHCP scope is: The hex string must be given within square brackets. The square brackets are mandatory. Once the DHCP option 43 is modified to reflect this value, the LAPs are able to find and register with the controller. Use this section in order to verify your configuration. The Output Interpreter Tool (registered customers only) supports certain show commands. Use the Output Interpreter Tool in order to view an analysis of show command output. If you use 1130 120012301240 Series LAPs, which have a console port, you can check that the WLC IP addresses are provided to the LAPs during DHCP IP address assignment. This is a sample output from a Cisco 1230 Series LAP: If you use a Cisco IOS DHCP server, enter the show ip dhcp binding command in order to view the list of the DHCP addresses assigned to DHCP clients. Here is an example: On the WLC CLI, you can enter the show ap summary command in order to verify that the APs registered with the WLC. Here is an example: If you have Wireless LANs configured, you can enter the show client summary command in order to see the clients that are registered with the WLC: Troubleshoot Use this section in order to troubleshoot your configuration. The Output Interpreter Tool (registered customers only) supports certain show commands. Use the Output Interpreter Tool in order to view an analysis of show command output. Enter the debug dhcp message enable command on the WLC in order to view the sequence of events that occur between the DHCP server and client. Here is an example: This is the debug lwapp packet enable command output from the WLC that indicates that DHCP option 43 is used as the discovery method in order to discover WLC IP addresses: The value of the IE 58 parameter indicates the discovery type. For DCHP Option 43 it is 3. If you use the Cisco IOS DHCP server on the router, you can enter the debug dhcp detail command and the debug ip dhcp server events command in order to view the DHCP client and server activity. Here is an example from the debug ip dhcp server events command: Enter the show ip dhcp binding command in order to view the list of the DHCP addresses assigned to DHCP clients. Related Information