Als «stata» getaggte Fragen

Ein statistisches Softwarepaket. Verwenden Sie dieses Tag für alle themenbezogenen Fragen, bei denen (a) Stata entweder als kritischer Teil der Frage oder als erwartete Antwort betrifft und (b) nicht nur die Verwendung von Stata betrifft.

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Python als Statistik-Workbench
Viele Leute verwenden ein Hauptwerkzeug wie Excel oder ein anderes Arbeitsblatt, SPSS, Stata oder R für ihre Statistikanforderungen. Sie können sich für ganz spezielle Anforderungen an ein bestimmtes Paket wenden, aber eine Menge Dinge können mit einer einfachen Tabelle oder einem allgemeinen Statistikpaket oder einer Statistikprogrammierumgebung erledigt werden. Ich mochte …
355 r  spss  stata  python 
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Interpretation des log transformierten Prädiktors und / oder der Antwort
Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als prozentuale Erhöhung interpretieren, …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
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Replizieren der "robusten" Option von Stata in R
Ich habe versucht, die Ergebnisse der Option Stata robustin R zu replizieren . Ich habe den rlmBefehl aus dem MASS-Paket und auch den Befehl lmrobaus dem Paket "robustbase" verwendet. In beiden Fällen unterscheiden sich die Ergebnisse erheblich von der Option "robust" in Stata. Kann jemand bitte etwas in diesem Zusammenhang …
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Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?
Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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Warum erhalte ich in meinem gemischten Modell trotz einiger Abweichungen in den Daten keine Varianz für einen Zufallseffekt?
Wir haben eine logistische Regression mit gemischten Effekten unter Verwendung der folgenden Syntax durchgeführt. # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) Betreff und Gegenstand sind die zufälligen Effekte. Wir erhalten ein ungerades Ergebnis, bei dem …
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Was ist das nicht parametrische Äquivalent einer Zwei-Wege-ANOVA, die Interaktionen enthalten kann?
Hallo, ich versuche, das nicht-parametrische Äquivalent einer Zwei-Wege-ANOVA (3x4-Design) zu finden, die Wechselwirkungen einschließen kann. Aus meiner Lektüre in Zar 1984 "Biostatistische Analyse" geht hervor, dass dies mit einer in Scheirer, Ray und Hare (1976) beschriebenen Methode möglich ist. Anderen Online-Beiträgen zufolge wurde jedoch gefolgert, dass diese Methode nicht mehr …
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Was sind die korrekten Werte für Präzision und Rückruf in Randfällen?
Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen statistischen Test durch, …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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Die Maschinengenauigkeit zur Steigerung des Gradienten nimmt mit zunehmender Anzahl von Iterationen ab
Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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2SLS aber zweite Stufe Probit
Ich versuche, mithilfe der Analyse instrumenteller Variablen auf die Kausalität von Beobachtungsdaten zu schließen. Ich bin auf eine zweistufige Regression der kleinsten Fehlerquadrate (2SLS) gestoßen, die wahrscheinlich das Endogenitätsproblem in meiner Forschung angeht. Ich möchte jedoch erstens OLS und zweitens Probit im 2SLS sein. Aufgrund meiner Lektüre und Suche habe …
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Wie kann ich Zeitreihen auswerten?
Wie kann ich Zeitreihen auswerten? Ist es in Ordnung, nur den ersten Unterschied zu machen und einen Dickey-Fuller-Test durchzuführen, und wenn er stationär ist, sind wir gut? Ich habe auch online festgestellt, dass ich die Zeitreihen in Stata nachverfolgen kann: reg lncredit time predict u_lncredit, residuals twoway line u_lncredit time …
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Propensity Score, der mit Panel-Daten übereinstimmt
Ich habe einen longitudinalen Datensatz von Personen und einige von ihnen wurden einer Behandlung unterzogen und andere nicht. Alle Personen sind von der Geburt bis zum 18. Lebensjahr in der Stichprobe und die Behandlung erfolgt in einem Alter zwischen diesem Bereich. Das Alter der Behandlung kann von Fall zu Fall …
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