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...

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...

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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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:...

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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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...

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 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...

stata probit instrumental-variables 2sls
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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 <-

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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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...

regression time-series stata stationarity