Attualmente sto conducendo ricerche con binario regressione logistica dei dati panel. Per ora, sto progettando di condurre il test specifica con linktest. bontà di fit test (test di Hosmer amp Lemeshows) e test di multicollinearità con Collin in Stata. È questo corretto secondo luogo, come faccio a controllare per eteroschedasticità nella regressione logistica pannello in Stata Una volta trovato, come faccio a correggerli chiesto 19 luglio 13 alle 14:08 Si potrebbe affrontare questo problema utilizzando modelli probit, e una volta youve capito se c'è un problema e come dovrebbe essere gestire, allora si potrebbe fare logistica equivalenti per facilità di interpretazione se non ha ancora vuole attaccare con probit - sono essenzialmente lo stesso modello in molti modi, ma ci sono alcune opzioni con probit che si riferiscono alla tua domanda. Credo che si potrebbe adattare il modello con qualcosa come xtgee o OGLM per ottenere un primo modello. Poi si può montare un probit eteroschedastico (OGLM o un comando simile). Una volta che avete entrambi i modelli, in quanto il modello probit è nidificato all'interno del modello het prob, è quindi possibile fare un test LR di modelli annidati per vedere se c'è un miglioramento in forma quando si utilizza il modello di eteroschedastico. Ho letto una sorprendente quantità di ignorarlo in materia di eteroschedasticità e risultati binari. Che sembra una cattiva idea, in particolare con un sacco di correzioni disponibili. Sono disponibili varie opzioni robuste in comandi Stata quell'indirizzo alcuni problemi correlati e sono spiegato bene nella documentazione Stata. Id dire Im stato principiante un po 'passato con questo livello di dettaglio sui modelli avanzati - che si traduce per usare il mio consiglio come un buon punto di partenza. Potrei essere in grado di venire con qualcosa di meglio dato ulteriori informazioni sui propri dati. Qui ci sono alcuni luoghi dove si poteva fare qualche scavo basano su ciò che si conosce già e che cosa po 'di direzione Ive offerto - rwilliamoglmoglmStata. pdf - piuttosto discussione approfondita e spiega le cose con riferimento ad un comando specifico Stata. Allison, Paul. 1999. Confrontando Logit e Probit coefficienti tra i gruppi. Metodi sociologiche e di ricerca 28 (2): 186-208. Yatchew, Adone e Zvi Griliches. Specifiche Errore in modelli probit. 1985. La Rassegna di Economia e Statistica 67 (1): 134-139. Spero che questo helps. Stata: analisi dei dati e del software statistico Stata Press eBooks vengono letti utilizzando la piattaforma reg VitalSource Bookshelf. Bookshelf è gratuita e permette di accedere al proprio Stata Press eBook dal computer, smartphone, tablet o eReader. Come accedere al tuo eBook 2) Una volta effettuato l'accesso, fai clic riscattare nell'angolo in alto a destra. Inserisci il tuo codice eBook. Il codice di eBook sarà via e-mail di conferma dell'ordine con il titolo di libri elettronici. 3) L'eBook sarà aggiunto alla libreria. Si può quindi scaricare Bookshelf su altri dispositivi e sincronizzare la libreria per visualizzare l'eBook. Bookshelf è disponibile al seguente: in linea Bookshelf è disponibile on-line da qualsiasi computer collegato a Internet accedendo online. vitalsourceusernew. PC Bookshelf è disponibile per Windows 788,110 (sia a 32 e 64 bit). Scarica il software Bookshelf sul desktop in modo da poter visualizzare i libri elettronici con o senza accesso a Internet. iOS Bookshelf è disponibile per iPad, iPhone e iPod touch. Scarica l'applicazione per cellulare Bookshelf da iTunes Store. Android Bookshelf è disponibile per i telefoni Android e tablet con 4.0 (Ice Cream Sandwich) e più tardi. Scarica l'applicazione per cellulare Bookshelf dal Play Store di Google. Kindle Fuoco Bookshelf è disponibile per il Kindle Fire 2, HD, e HDX. Scarica l'applicazione per cellulare Bookshelf dal Fuoco Kindle App Store. Mac Bookshelf è disponibile per Mac OS X 10.8 o successivo. Scarica il software Bookshelf sul desktop in modo da poter visualizzare i libri elettronici con o senza accesso a Internet. Bookshelf consente di avere 2 computer e 2 dispositivi mobili attivati in qualsiasi momento. Sono rimasto stupito il modo VitalSource di presentare i libri. Tutto sembra perfettamente impaginato, ma ancora è possibile sfogliare il libro nello stesso modo in cui si sfogliare una lunghissima pagina web nel browser web. E meglio di tutti, ogni volta che ho la mia tavoletta con me, i miei libri sono solo un colpo di distanza. mdash Michael Mitchell statistico senior presso l'USC bambini Data Network. autore di quattro libri Stata Press, ed ex consulente statistico UCLA che immaginato e progettato il sito web Resources Consulting UCLA statistici. Politica di ritorno Titolo: Stata Press eBooks sono nonreturnable e non rimborsabile. Scrivi i tuoi commenti dal gruppo tecnico Stata Eteroschedasticità in regressione: rilevamento e correzione è un punto di riferimento ideale per ricercatori hanno applicato che vogliono capire le sfide poste dalla eteroschedasticità e le modalità per rilevare e affrontarlo. Il libro inizia con una descrizione delle conseguenze di eteroschedasticità. Poi passa in rassegna i test per rilevare l'eteroschedasticità e introduce diverse soluzioni al problema. Le discussioni mettono in evidenza i vantaggi e gli avvertimenti dei metodi presentati e si completano a discussioni tecniche rigorose che utilizzano esempi Stata con il fai-da file disponibili online. Sommario vista tabella dei contenuti gtgt Ringraziamenti Chi l'Autore Series Editors Introduzione 1. Qual è Eteroschedasticità e perché dovremmo preoccuparci Conseguenze di eteroschedasticità forme comuni di eteroschedasticità Esempi di applicazione 2. Rilevamento e Diagnosi Eteroschedasticità Diagnostica informali: a dispersione e tabelle del quadratico medio Residui test statistici formali: Breusch-pagane, Bianco, e Goldfeld-Quandt Nota cautelativa sul modello di corretta e Eteroschedasticità Application Testing per altri esempi 3. varianza-stabilizzazione Trasformazioni per correggere Eteroschedasticità Box-Cox Trasformazione firmato Modulo di alimentazione Trasformazione 4. all'eteroschedasticità coerente (Robust) standard errori Applicazioni di sintesi e limitazioni 5. (stimato) dei minimi quadrati generalizzati modello di regressione per Eteroschedasticità background sul GLS stima del modello EGLS per Eteroschedasticità applicazione di esempi Sintesi e limitazioni 6. scegliendo tra correzione Opzioni VST Versus HCCM o EGLS HCCM Versus EGLS Raccomandazioni generali e estensioni Appendice: Derivazioni vari e tabelle derivazione dell'equazione 1.5 derivazione dell'equazione 1.7 derivazione dell'equazione 2.7 derivazione dell'equazione 5.5 derivazione dell'equazione 5.9 prova l'equivalenza di GLS per OLS Regressione con variabili trasformate Autore Indice di Classificazione per Materia
Comments
Post a Comment