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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Python como um ambiente de trabalho de estatística

Muitas pessoas usam uma ferramenta principal como o Excel ou outra planilha, SPSS, Stata ou R para suas necessidades estatísticas. Eles podem recorrer a algum pacote específico para necessidades muito especiais, mas muitas coisas podem ser feitas com uma planilha simples ou um pacote geral de...

r spss stata python
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Interpretação do preditor e / ou resposta transformada em log

Gostaria de saber se faz diferença na interpretação se apenas as variáveis ​​dependentes, dependentes e independentes ou apenas as independentes são transformadas em log. Considere o caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Eu posso interpretar o IV como o aumento percentual, mas como isso...

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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Replicando a opção "robusta" da Stata em R

Eu tenho tentado replicar os resultados da opção Stata robustem R. Eu usei o rlmcomando do pacote MASS e também o comando lmrobdo pacote "robustbase". Nos dois casos, os resultados são bem diferentes da opção "robusta" no Stata. Alguém pode sugerir algo neste contexto? Aqui estão os resultados...

r stata robust robust-standard-error
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Os graus de liberdade podem ser um número não inteiro?

Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data =...

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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Quais são os valores corretos para precisão e rechamada em casos extremos?

Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando...

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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2SLS, mas Probit do segundo estágio

Estou tentando usar a análise de variáveis ​​instrumentais para inferir causalidade com dados observacionais. Eu me deparei com uma regressão de mínimos quadrados em dois estágios (2SLS) que provavelmente abordará a questão da endogeneidade em minha pesquisa. No entanto, eu gostaria que o...

stata probit instrumental-variables 2sls
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A precisão da máquina de aumento de gradiente diminui à medida que o número de iterações aumenta

Estou experimentando o algoritmo da máquina de aumento de gradiente através do caretpacote em R. Usando um pequeno conjunto de dados de admissões de faculdade, executei o seguinte código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-

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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Como prejudico as séries temporais?

Como prejudico as séries temporais? Tudo bem fazer a primeira diferença e executar um teste Dickey Fuller; se estiver parado, estamos bem? Também achei on-line que posso prejudicar as séries temporais fazendo isso no Stata: reg lncredit time predict u_lncredit, residuals twoway line u_lncredit...

regression time-series stata stationarity
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Como interpreto um modelo probit no Stata?

Não sei como interpretar essa regressão probit que executei no Stata. Os dados estão em aprovação de empréstimo e branco é uma variável fictícia que = 1 se uma pessoa era branca e = 0 se a pessoa não era. Qualquer ajuda sobre como ler isso seria muito apreciada. O que estou procurando...

regression multiple-regression stata