Preguntas etiquetadas con stata

Un paquete de software estadístico. Use esta etiqueta para cualquier pregunta sobre el tema que (a) involucre a Stata como parte crítica de la pregunta o respuesta esperada, y (b) no se trata solo de cómo usar Stata.

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¿El procedimiento de efectos fijos de Mundlak es aplicable para la regresión logística con maniquíes?
Tengo un conjunto de datos con 8000 clústeres y 4 millones de observaciones. Desafortunadamente, mi software estadístico, Stata, funciona bastante lento cuando uso su función de datos de panel para la regresión logística: xtlogitincluso con una submuestra del 10%. Sin embargo, cuando se utiliza la logitfunción no panel , los …
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¿Debo ejecutar regresiones separadas para cada comunidad, o la comunidad puede ser simplemente una variable de control en un modelo agregado?
Estoy ejecutando un modelo OLS con una variable de índice de activo continuo como DV. Mis datos se agregan de tres comunidades similares en estrecha proximidad geográfica entre sí. A pesar de esto, pensé que era importante usar la comunidad como una variable de control. Resulta que la comunidad es …
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Asignar pesos a variables en el análisis de conglomerados
Quiero asignar diferentes pesos a las variables en mi análisis de clúster, pero mi programa (Stata) no parece tener una opción para esto, así que necesito hacerlo manualmente. Imagine 4 variables A, B, C, D. Los pesos para esas variables deben ser w(A)=50% w(B)=25% w(C)=10% w(D)=15% Me pregunto si uno …
11 clustering  stata 
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¿Cómo incorporo un valor atípico innovador en la observación 48 en mi modelo ARIMA?
Estoy trabajando en un conjunto de datos. Después de usar algunas técnicas de identificación de modelos, obtuve un modelo ARIMA (0,2,1). Utilicé la detectIOfunción en el paquete TSAen R para detectar un valor atípico innovador (IO) en la observación número 48 de mi conjunto de datos original. ¿Cómo incorporo este …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
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¿Por qué Anova () y drop1 () proporcionaron diferentes respuestas para GLMM?
Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …
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