Regressao De Efeitos Aleatorios No Stata Forex




Regressão De Efeitos Aleatórios No Stata ForexModelos Logit de efeitos aleatorios O manual Stata possui dados sobre a adesao sindical da NLS para 4434 mulheres que foram 14-24 em 1968 e foram observadas entre 1 e 12 vezes. Nos lemos os dados da web e calculamos o southXt. Um termo de interacao entre o sul e o ano centrado em 70. Estimativas de Logit Primeiro calculamos as estimativas de logit para comparacao posterior, ajustando o mesmo modelo que no R xtlogit com erros padrao em cluster Interceptacoes aleatorias O proximo passo e ajustar um modelo de interceptacoes aleatorias e comparar os resultados Com excecao da idade, vemos que as estimativas especificas do sujeito sao maiores em magnitude do que no modelo de logit marginal. As chances de estarem em uma uniao em 1970 sao 69 menores para uma mulher que vive no sul do que para quem nao, sendo o resto igual. O efeito diminuiu ao longo do tempo e, em 1988, as probabilidades de pertencer a uma uniao foram 53 menores no sul do que em outros lugares. Em contraste, o modelo logit estima o efeito como 51 menores chances em 1970 e 45 menores em 1988. Essas estimativas podem ser interpretadas como efeitos medios da populacao. Dado o quanto os coeficientes sao diferentes, nao faz muito sentido comparar erros padrao. De um modo geral, porem, eles aumentam a medida que se move do modelo logit para erros padrao robustos para as estimativas com base no modelo de interceptacao aleatoria. Correlacao Intra-classe Stata informa a correlacao intraclasse como 0.636. Esse coeficiente pertence a uma variavel latente que reflete propensao a pertencer a uma uniao, em vez de se tornar uma associacao manifestacao sindical. A correlacao entre essa propensao em dois anos para o mesmo individuo e de 0,64. Podemos tambem dizer que 64 da variancia na propensao a pertencer a uma uniao podem ser atribuidos a individuos. Usando o comando xtrho, podemos calcular a correlacao na associacao real da uniao em dois anos para uma mulher com um preditor linear medio: estimamos uma probabilidade de 23 de pertencer a uma uniao em um determinado ano e 12 de pertencer em dois anos, muito Mais de um esperaria sob independencia. A correlacao e refletida em um odds ratio de 7,7, de modo que, para as mulheres na mediana, as chances de pertencer a uma uniao em t2 sao 7,7 vezes maiores para aqueles que pertenciam a uma uniao em t1 do que para aqueles que nao participaram. Pearsons r e 0,41 e Yules Q e 0,77. Essas medidas podem ser calculadas para mulheres cujas caracteristicas observadas tornam mais ou menos provavel que pertencam a uma uniao usando a opcao de detalhe: a correlacao medida pelo odds ratio ou Yules Q e maior quando as mulheres sao menos propensas a pertencer a uma uniao , Mas o contrario e verdadeiro se alguem usa Pearsons r. Para uma discussao mais detalhada deste comando de pos-estimacao, veja muito papel com Elo no Stata Journal 3 (1): 32--46 (2003), disponivel aqui copiar 2017 Germaacuten Rodriacuteguez, Universidade de PrincetonNOTICE: O grupo de consultoria estatistica IDRE sera Migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar a manutencao e criacao de novos conteudos. Algumas de nossas paginas antigas serao removidas ou arquivadas de modo que elas nao serao mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possivel. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisas Digitais e Educacao Ajude o Grupo de Consultoria Estatal dando um presente Stata FAQ Qual e a relacao entre xtreg-re, xtreg-fe e xtreg-be xtreg com suas varias opcoes executa analise de regressao em conjuntos de dados de painel. Nesta FAQ, tentaremos explicar as diferencas entre xtreg-re e xtreg-fe com um exemplo que e retirado da analise de variancia. O exemplo (abaixo) tem 32 observacoes tomadas em oito assuntos, ou seja, cada assunto e observado quatro vezes. Os oito assuntos sao uniformemente divididos em dois grupos de quatro. O design e um modelo misto com fatores internos e entre sujeitos. O fator dentro do assunto (b) tem quatro niveis eo fator entre sujeito (a) tem dois niveis. Para manter a analise simples, nao consideraremos a interacao ab. Comecaremos por analisar o fator dentro do assunto usando xtreg-fe. A opcao fe representa efeitos fixos que e realmente o mesmo que dentro dos assuntos. Observe que existem coeficientes somente para as variaveis ??de assuntos internos (efeitos fixos). Seguindo o xtreg, usaremos o comando de teste para obter o teste de tres graus de liberdade dos niveis de b. Em seguida, usaremos a opcao be para analisar o efeito entre os assuntos. Desta vez, note que apenas o coeficiente para a e dado, pois representa o efeito entre os assuntos. Agora e hora de obter o interior e o meio com um unico comando xtreg-re. Observe que agora ha estimativas para aa e b. Uma vez que o comando de teste xtreg-re nos da um chi-quadrado e nao uma relacao F, temos que redimensionar o qui-quadrado dividindo-se pelos graus de liberdade. Os coeficientes e teste para o modelo re sao os mesmos que os coeficientes e teste dos modelos separados fe e ser. O modelo de efeitos aleatorios Statas xtreg e apenas uma media ponderada da matriz dos efeitos fixos (dentro) e dos efeitos intermedios. No nosso exemplo, porque os efeitos dentro e entre sao ortogonais, portanto, os resultados produzem os mesmos resultados que os fe e fe individuais. Com conjuntos de dados de painel mais gerais, os resultados do fe e nao serao, necessariamente, somados da mesma maneira. O conteudo deste site nao deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software especifico da Universidade da California.