«stata» etiketlenmiş sorular

İstatistiksel bir yazılım paketi. Bu etiketi, (a) Stata'nın ya sorunun kritik bir parçası ya da beklenen cevap olarak içerdiği, & (b) sadece Stata'nın nasıl kullanılacağı ile ilgili olmayan herhangi bir konuyla ilgili soru için kullanın.

2
Negatif binom regresyonu kullanılırken küme seçeneğine eşdeğer R
Bir meslektaşımın çalışmalarını çoğaltmaya çalışıyorum ve analizi Stata'dan R'ye taşıyorum. Çalıştığı modeller, standart hataları kümelemek için nbreg işlevi içindeki "küme" seçeneğini çağırıyor. Bu seçeneğin ne ve nedeninin oldukça eksiksiz bir açıklaması için http://repec.org/usug2007/crse.pdf adresine bakın. Sorum şu: R içinde negatif binomiyal regresyon için aynı seçeneği nasıl çağırırım? Makalemizdeki birincil model …

1
Bir sabit etki modelinde atlanmış kukla değişkenlerle nasıl başa çıkılır?
Panel verilerim (9 yıl, 1000+ obs) için sabit efekt modeli kullanıyorum, çünkü Hausman testim bir değer gösterdiğini . Şirketlerimin dahil olduğu endüstriler için kukla değişkenler eklediğimde, bunlar her zaman atlanır. Farklı endüstri grupları arasında DV (açıklama endeksi) söz konusu olduğunda büyük bir fark olduğunu biliyorum. Ancak Stata'yı kullanırken onları modelime …

1
İki örnek oranlarının karşılaştırılması, örnek büyüklüğü tahmini: R ve Stata
İki örnek oranlarının karşılaştırılması, örnek büyüklüğü tahmini: R ve Stata Örnek boyutları için aşağıdaki gibi farklı sonuçlar aldım: içinde R power.prop.test(p1 = 0.70, p2 = 0.85, power = 0.90, sig.level = 0.05) Sonuç: n = 160.7777n=160.7777n = 160.7777 (yani 161) her grup için. In Stata sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05) …

4
R'de Kesikli Zaman Olay Geçmişi (Hayatta Kalma) Modeli
R'de ayrık zamanlı bir model yerleştirmeye çalışıyorum, ancak nasıl yapılacağından emin değilim. Bağımlı değişkeni farklı satırlarda, her bir zaman gözlemi için bir tane düzenleyebileceğinizi ve glmbir logit veya cloglog bağlantısıyla işlevi kullanabileceğinizi okudum. Bu anlamda, üç sütun vardır: ID, Event(her zaman atıl 1 ya da 0) ve Time Elapsedek olarak, …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

2
Rastgele etkiler için alternatif ağırlıklandırma şemaları meta-analiz: eksik standart sapmalar
Standart sapmaları rapor etmeyen bir dizi çalışmayı kapsayan rastgele etkiler meta analizi üzerinde çalışıyorum; tüm çalışmalar örneklem büyüklüğünü bildirmektedir. SD eksik verilere yaklaşık veya dolaylı neden olabileceğine inanmıyorum. Tüm çalışmalarda standart sapmalar mevcut olmadığında, etki büyüklüğü olarak ham (standartlaştırılmamış) ortalama farklılıkları kullanan bir meta analiz nasıl ağırlıklandırılmalıdır? Tabii ki hala …


1
Gözlenen ve beklenen olayları nasıl karşılaştırırım?
Diyelim ki 4 olası olayın sıklık örneğine sahibim: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 ve olaylarımın gerçekleşmesi için beklenen olasılıklarım var: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dört olayın gözlemlenen frekanslarının toplamı ile (18) Olayların beklenen frekanslarını hesaplayabilir …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

2
Eşleştirilmiş, tekrarlanan önlemler ANOVA mı yoksa karma bir model mi?
Kan basıncını ölçmek için iki yöntem arayan bir klinik deneyden bazı verileri analiz etmem istendi. 50 denekten verilerim var, her biri her metodu kullanarak 2 ila 57 arasında ölçüme sahip. En iyi nasıl ilerleyeceğimizi merak ediyorum. Açıkçası, kan basıncı ölçümünün eşleştirildiğini (eşzamanlı olarak ölçülen iki yöntem) ve ayrıca zamanla değişen …
9 r  anova  mixed-model  stata 

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.