الآثار العشوائية الانحدار في الفوركس ستاتا

نماذج نماذج التأثير العشوائي يحتوي دليل ستاتا على بيانات عن عضوية النقابة من نلس لعدد 4434 امرأة كانت أعمارهن بين 14 و 24 سنة في عام 1968 وتمت مشاهدتها بين 1 و 12 مرة. نقرأ البيانات من شبكة الإنترنت وحساب سوثكست. مصطلح التفاعل بين الجنوب والسنة تتمحور حول 70. لوجيت تقديرات نحن أولا حساب لوجيت تقديرات للمقارنة في وقت لاحق، تركيب نفس النموذج كما في R ستلوجيت مع أخطاء القياسية متفاوتة اعتراضات عشوائية الخطوة التالية هي لتناسب نموذج عشوائي اعتراضات ومقارنة النتائج وباستثناء العمر، نرى أن التقديرات الخاصة بالموضوع أكبر من حجمها في نموذج السجل الهامشي. احتمالات كونها في اتحاد في عام 1970 هي 69 أقل للمرأة التي تعيش في الجنوب من لمن لا، كل شيء آخر على قدم المساواة. وانخفض الأثر بمرور الوقت، وبحلول عام 1988 كانت احتمالات الانتماء إلى اتحاد أقل من 53 في الجنوب من غيرها. وعلى النقيض من ذلك، يقدر نموذج لوجيت التأثير بأنه 51 احتمالا أقل في عام 1970 و 45 في عام 1988. ويمكن تفسير هذه التقديرات على أنها متوسطات السكان. وبالنظر إلى مدى اختلاف المعاملات، فإنه ليس من المنطقي مقارنة أخطاء القياس. عموما، على الرغم من أنها تزداد كما يتحرك واحد من نموذج لوجيت إلى أخطاء قياسية قوية إلى التقديرات على أساس نموذج اعتراض عشوائي. إن إنترا-كلاس كورلاتيون ستاتا يقوم بإبلاغ ارتباط إنتراكلاس ب 0.636. ويتعلق هذا المعامل بمتغير كامن يعكس الميل إلى الانتماء إلى اتحاد، بدلا من العضوية النقابية الواضحة. العلاقة بين هذا الميل في أي سنتين لنفس الفرد هي 0.64. ويمكننا القول أيضا أن 64 من التباين في الميل إلى الانتماء إلى النقابة يمكن أن يعزى إلى الأفراد. باستخدام الأمر سترهو يمكننا حساب الارتباط في عضوية الاتحاد الفعلي في أي سنتين للمرأة مع توقع خطية وسيطة: نحن نقدر احتمال 23 من الانتماء إلى اتحاد في أي سنة معينة و 12 من الانتماء في عامين، الكثير ويتوقع أكثر من واحد في ظل الاستقلال. وينعكس الارتباط في نسبة الأرجحية 7.7، لذلك بالنسبة للنساء في متوسط ​​احتمالات الانتماء إلى الاتحاد في t2 هي 7.7 أضعاف بالنسبة لأولئك الذين ينتمون إلى الاتحاد في t1 من أولئك الذين لم. بيرسونس ص هو 0.41 ويولز س هو 0.77. ويمكن حساب هذه التدابير بالنسبة للنساء اللواتي تظهر خصائصهن الملحوظة، ثم يرجح أن ينتمين إلى اتحاد باستخدام خيار التفاصيل: إن العلاقة المقاسة بنسب الأرجحية أو يوليز Q هي أعلى عندما تكون النساء أقل احتمالا للانتماء إلى نقابة ، ولكن العكس صحيح إذا كان أحد يستخدم بيرسونس ص. للحصول على مناقشة أكثر تفصيلا لهذا الأمر بعد تقدير انظر ورقة موي مع إلو في مجلة ستاتا 3 (1): 32--46 (2003)، متاح هنا نسخة 2017 جيرماكوتن رودرياكوتيغيز، جامعة برينستوننوتيس: سوف إدر فريق الاستشارات الإحصائية أن يكون ترحيل الموقع إلى كمس وورد في فبراير لتسهيل الصيانة وإنشاء محتوى جديد. ستتم إزالة بعض صفحاتنا القديمة أو وضعها في الأرشيف بحيث لا يتم الاحتفاظ بها بعد الآن. سنحاول الحفاظ على عمليات إعادة التوجيه بحيث تستمر عناوين ورل القديمة في العمل بأفضل ما في وسعنا. مرحبا بكم في معهد للبحوث الرقمية والتعليم مساعدة مجموعة الاستشارات الاستشارية من خلال إعطاء هدية ستاتا أسئلة وأجوبة ما هي العلاقة بين ستريغ-ري، ستريغ-في و ستريغ-بي ستريغ مع خياراتها المختلفة ينفذ تحليل الانحدار على مجموعات البيانات لوحة. في هذا السؤال سوف نحاول شرح الاختلافات بين ستريغ-ري و ستريغ-في مع المثال الذي يؤخذ من تحليل التباين. المثال (أدناه) لديه 32 الملاحظات التي اتخذت على ثمانية مواضيع، وهذا هو، ويلاحظ كل موضوع أربع مرات. وتنقسم المواضيع الثمانية بالتساوي إلى مجموعتين من أربعة. التصميم هو نموذج مختلط مع كل من داخل الموضوع وبين العوامل موضوع. العامل داخل الموضوع (ب) له أربعة مستويات ويكون العامل بين الموضوع (أ) مستويين. للحفاظ على تحليل بسيط ونحن لن تنظر في التفاعل أب. سنبدأ من خلال النظر في عامل داخل الموضوع باستخدام ستريغ-في. الخيار في تقف للآثار الثابتة التي هي في الحقيقة نفس الشيء كما داخل المواضيع. لاحظ أن هناك معاملات فقط للمتغيرات داخل (المؤثرات الثابتة) المتغيرات. بعد ستريغ سوف نستخدم الأمر اختبار للحصول على درجة ثلاثة من الحرية اختبار مستويات ب. بعد ذلك، سوف نستخدم الخيار أن ننظر إلى تأثير بين الموضوع. هذا الوقت لاحظ أن فقط معامل ل تعطى لأنها تمثل بين المواضيع تأثير. الآن حان الوقت للحصول على كل من داخل وبين أمر واحد ستريغ-ري. لاحظ أن هناك الآن تقديرات لكل من a و b. منذ أمر اختبار ستريغ-ري يعطينا تشي مربع وليس نسبة F-، علينا أن نعيد مربع تشي عن طريق تقسيم درجة الحرية. إن معاملات واختبار نموذج ري هي نفس المعاملات والاختبار من في المنفصلة وتكون نماذج. نموذج ستاتاس ستريغات الآثار العشوائية هو مجرد مصفوفة مرجح المتوسط ​​للآثار الثابتة (داخل) والآثار بين. في مثالنا، لأن داخل وبين الآثار هي متعامدة، وبالتالي فإن ري تنتج نفس النتائج كما في الفرد ويكون. مع مجموعات البيانات لوحة أكثر عمومية نتائج في ويكون لن تضفي بالضرورة حتى بنفس الطريقة. محتوى هذا الموقع لا ينبغي أن يفسر على أنه تأييد لأي موقع ويب معين، كتاب، أو منتج البرمجيات من قبل جامعة كاليفورنيا.