Perguntas com a marcação «stata»

Um pacote de software estatístico. Use essa tag para qualquer pergunta no tópico que (a) envolva o Stata como parte crítica da pergunta ou resposta esperada, & (b) não seja apenas sobre como usar o Stata.





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Qual é o melhor método para a meta-análise de rede?
Agora, existem várias abordagens diferentes para realizar uma meta-análise de rede ou comparação de tratamentos mistos. Os mais usados ​​e acessíveis são provavelmente os seguintes: em uma estrutura bayesiana : abordagem de interação design por tratamento no WinBUGS (por exemplo, Jackson et al ); modelagem bayesiana hierárquica baseada em braço …



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Devo executar regressões separadas para cada comunidade ou a comunidade pode simplesmente ser uma variável de controle em um modelo agregado?
Estou executando um modelo OLS com uma variável de índice de ativos contínua como o DV. Meus dados são agregados de três comunidades semelhantes em estreita proximidade geográfica entre si. Apesar disso, achei importante usar a comunidade como uma variável de controle. Como se vê, a comunidade é significativa no …

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Atribuir pesos a variáveis ​​na análise de cluster
Quero atribuir pesos diferentes às variáveis ​​em minha análise de cluster, mas meu programa (Stata) parece não ter uma opção para isso, então preciso fazê-lo manualmente. Imagine 4 variáveis ​​A, B, C, D. Os pesos para essas variáveis ​​devem ser w(A)=50% w(B)=25% w(C)=10% w(D)=15% Eu estou querendo saber se uma …
11 clustering  stata 


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Como incorporar um outlier inovador na observação 48 no meu modelo ARIMA?
Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse erro externo …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 



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Por que Anova () e drop1 () forneceram respostas diferentes para os GLMMs?
Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois últimos dão as mesmas respostas. Usando um monte de dados fabricados, …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 


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