Zufällige Effekte Regression In Stata Forex

Zufällige Effekte Logit-Modelle Das Stata-Handbuch enthält Daten zur Gewerkschaftsmitgliedschaft von der NLS für 4434 Frauen, die 14 bis 24 im Jahre 1968 waren und zwischen 1 und 12 Mal beobachtet wurden. Wir lesen die Daten aus dem Web und berechnen southXt. Ein Interaktionsterminal zwischen Süden und Jahr, das auf 70 zentriert ist. Logitschätzungen Zuerst berechnen wir Logitschätzungen für späteren Vergleich und passen dasselbe Modell wie in R xtlogit mit gruppierten Standardfehlern Zufällige Interitionen Der nächste Schritt besteht darin, ein Zufallsinterzeptionsmodell zu passen und die Ergebnisse zu vergleichen Mit Ausnahme des Alters sehen wir, dass die Subjektspezifischen Schätzungen in der Größenordnung größer sind als im Grenzlogitmodell. Die Chancen, in einer Vereinigung im Jahr 1970 sind 69 niedriger für eine Frau, die im Süden lebt als für einen, der nicht, alles andere gleich ist. Die Wirkung sank im Laufe der Zeit, und bis 1988 waren die Chancen der Zugehörigkeit zu einer Gewerkschaft 53 niedriger im Süden als anderswo. Im Gegensatz dazu schätzt das Logitmodell den Effekt als 51 niedrigere Quote in 1970 und 45 niedriger im Jahr 1988 ein. Diese Schätzungen können als Populationsmittel-Effekte interpretiert werden. Angesichts, wie unterschiedlich die Koeffizienten sind, macht es nicht viel Sinn, Standar-Fehler zu vergleichen. Im Allgemeinen nehmen sie jedoch zu, wenn man sich vom Logitmodell zu robusten Standardfehlern hin zu den Schätzungen auf der Basis des Zufallsinterceptmodells bewegt. Intra-Klasse Korrelation Stata berichtet die intraclass Korrelation als 0,636. Dieser Koeffizient bezieht sich auf eine latente Variable, die die Neigung zur Zugehörigkeit zu einer Gewerkschaft widerspiegelt, anstatt eine offenbarte Mitgliedschaft in der Gewerkschaft zu erkennen. Die Korrelation zwischen dieser Neigung in zwei Jahren für die gleiche Person ist 0,64. Wir können auch sagen, daß 64 der Varianz der Neigung, einer Vereinigung anzugehören, den Individuen zugeschrieben werden kann. Mit Hilfe des xtrho-Befehls können wir die Korrelation in der tatsächlichen Gewerkschaftsmitgliedschaft in zwei Jahren für eine Frau mit einem medianen linearen Prädiktor berechnen: Wir schätzen eine Wahrscheinlichkeit von 23 der Zugehörigkeit zu einer Gewerkschaft in einem gegebenen Jahr und 12 der Zugehörigkeit in zwei Jahren Mehr als man unter Unabhängigkeit erwarten würde. Die Korrelation spiegelt sich in einer Quote von 7,7, so dass für Frauen im Median die Chancen der Zugehörigkeit zu einer Union bei t2 sind 7,7 mal so hoch für diejenigen, die zu einer Union bei t1 gehörten als für diejenigen, die nicht. Pearsons r ist 0,41 und Yules Q ist 0,77. Diese Maßnahmen können für Frauen berechnet werden, deren beobachtete Merkmale dann mehr oder weniger wahrscheinlich sind, dass sie zu einer Vereinigung gehören, indem sie die Detailoption verwenden: Die Korrelation, gemessen durch das Odds-Verhältnis oder Yules Q, ist höher, wenn Frauen weniger wahrscheinlich sind, einer Gewerkschaft anzugehören , Aber das Gegenteil ist wahr, wenn man Pearsons r verwendet. Für eine ausführlichere Diskussion dieses Nachschätzungsbefehls siehe muy Papier mit Elo im Stata Journal 3 (1): 32-46 (2003), hier verfügbar Kopie 2017 Germaacuten Rodriacuteguez, Princeton UniversityNOTICE: Die IDRE Statistische Beratungsgruppe wird sein Migration der Website auf das WordPress CMS im Februar, um die Wartung und die Schaffung neuer Inhalte zu erleichtern. Einige unserer älteren Seiten werden entfernt oder archiviert, so dass sie nicht länger erhalten bleiben. Wir werden versuchen, die Weiterleitungen so zu halten, dass die alten URLs weiterhin so gut funktionieren, wie wir können. Willkommen im Institut für Digitale Forschung und Bildung Helfen Sie der Stat Consulting Group durch ein Geschenk Stata FAQ Was ist die Beziehung zwischen xtreg-re, xtreg-fe und xtreg-be xtreg mit seinen verschiedenen Optionen führt Regressionsanalyse auf Paneldatensätze durch. In dieser FAQ werden wir versuchen, die Unterschiede zwischen xtreg-re und xtreg-fe mit einem Beispiel zu erklären, das aus der Varianzanalyse gewonnen wird. Das Beispiel (unten) hat 32 Beobachtungen auf acht Themen, das heißt, jedes Thema wird viermal beobachtet. Die acht Themen werden gleichmäßig in zwei Gruppen von vier geteilt. Das Design ist ein gemischtes Modell mit sowohl innerhalb als auch zwischen Subjekt-Faktoren. Der innere Subjektfaktor (b) hat vier Ebenen und der zwischen-Subjektfaktor (a) hat zwei Ebenen. Um die Analyse einfach zu halten, werden wir die Ab-Interaktion nicht berücksichtigen. Wir beginnen mit dem Betrachten des In-Subjekt-Faktors mit xtreg-fe. Die Fe-Option steht für Fixeffekte, die in Wirklichkeit dasselbe ist wie innerhalb des Subjekts. Beachten Sie, dass es Koeffizienten nur für die Variablen innerhalb der Subjekte (fixe Effekte) gibt. Nach dem xtreg werden wir den Testbefehl verwenden, um die drei Freiheitsgrade der Ebenen von b zu erhalten. Als nächstes verwenden wir die Option be, um den zwischen-Subjekt-Effekt zu betrachten. Dieses Mal beachten Sie, dass nur der Koeffizient für a gegeben ist, da er den zwischen-Subjekteffekt darstellt. Jetzt ist es an der Zeit, sowohl innerhalb als auch zwischen mit einem einzigen xtreg-re Befehl zu bekommen. Beachten Sie, dass es nun Schätzungen für a und b gibt. Da der xtreg-re-Testbefehl ein Chi-Quadrat und kein F-Verhältnis liefert, müssen wir das Chi-Quadrat durch Division durch die Freiheitsgrade neu skalieren. Die Koeffizienten und der Test für das re-Modell sind die gleichen wie die Koeffizienten und der Test aus den separaten Fe und Be-Modellen. Statas-xtreg-Zufallseffektmodell ist nur ein Matrixgewichteter Durchschnitt der Fixeffekte (innerhalb) und der Zwischenwirkungen. In unserem Beispiel, weil die Innen - und Zwischeneffekte orthogonal sind, so erzeugt die re die gleichen Ergebnisse wie die einzelnen fe und be. Bei allgemeineren Panel-Datenmengen addieren sich die Ergebnisse der Fe und werden nicht notwendigerweise in der gleichen Weise addiert. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Bestätigung für eine bestimmte Website, ein Buch oder ein Softwareprodukt der Universität von Kalifornien verstanden werden.