هذا المصطلح - الانحدار في ستاتا - الفوركس

أنا تشغيل الانحدار لوجيت ثنائي الانحدار في ستاتا باستخدام 14 متغيرات مستقلة. اثنين من المتغيرات المستقلة هي الدمى (على افتراض قيمة 0 أو 1). وقد اختبرت المتغيرات المستقلة للالتعددية الخطية وتكييفها من خلال توحيد أو استخدام اللوغاريتم الطبيعي لقيمها من أجل التخفيف من هذه المشكلة (VIFlt2.5). نموذج طبيعي يعمل بسلاسة ومع ذلك، عندما أريد أن بوتستراب العينة (من الملاحظات: 73) مع 1000 مكررة أحصل على قيم p من 1.0000. وعلاوة على ذلك، فإن النتائج تختتم بالملاحظة: لا يمكن تقدير واحد أو أكثر من المعلمات في 314 بوتستراب يكرر تقديرات الأخطاء القياسية وتشمل تكرار كاملة فقط. سؤالان: 1. هل عتبة فيف التي استخدمتها صحيحة (VIFlt2.5) ما هي الطرق الأخرى هناك للتخلص من مولتيكوليناريتي، دون إسقاط أحد المتغيرات 2. وبما أنني لا أفترض أن مولتيكوليناريتي هو قضية بعد الآن، ماذا يمكن أن يكون قد فعلت خطأ بشأن بلدي بوتسترابينغ منهجية شكرا جزيلا مقدما على إجابتك (ق) نهجك ليست صادقة حول عدد من المعلمات المقدرة. عملية تقدير التحول يجب أن تكون جزءا من التمهيد كما تفعل كل خطوة النمذجة الأخرى التي تستخدم Y. الخطية المتداخلة على المقبض الآخر، يمكن في كثير من الأحيان تجاهل Y ويمكن التعامل مع النمذجة قبل النتائج. ليست هناك حاجة لحساب قيم P باستخدام بوتستراب كما لديك بالفعل تلك من النموذج الأصلي مناسبا. نداش فرانك هاريل 13 مايو 14 في 12:43 فرانك، شكرا جزيلا لردكم السريع. لوضعها في كلمات شخص عادي: وهذا يعني أنني لست بحاجة إلى بوتستراب عينة Isn39t حجم العينة الأولي من 73 صغيرة جدا للحصول على النتائج المناسبة وعلاوة على ذلك، ماذا تقصد من قبل كوتنوت هونيتكوت أن التحولات اخترت ليست تتفق مع بعضها البعض لسوء الحظ، تظهر قضية متعددة الأوجه عند استخدام نهج ثابت. نداش تيم 13 مايو 14 في 13:04 كنت على نحو فعال في تقدير العديد من المعلمات عند محاولة تحويلات مختلفة. تحتاج إلى السماح بوتستراب تكرار من الصفر جميع الخطوات النمذجة في كل مرة، بما في ذلك فحص التحولات. هذا هو السبب في مجرد الانحدار المناسب الخطوط العريضة إذا غالبا ما يكون نهجا كبيرا. و بوتستراب فقط يكرر خطوط الانحدار لكل إعادة عينة. نداش فرانك هاريل 13 13 في 14: 16 ملاحظة: سوف إدر المجموعة الاستشارية الإحصائية ترحيل الموقع إلى كمبورد وورد في فبراير لتسهيل الصيانة وإنشاء محتوى جديد. ستتم إزالة بعض صفحاتنا القديمة أو وضعها في الأرشيف بحيث لا يتم الاحتفاظ بها بعد الآن. سنحاول الحفاظ على عمليات إعادة التوجيه بحيث تستمر عناوين ورل القديمة في العمل بأفضل ما في وسعنا. مرحبا بكم في معهد للبحوث الرقمية والتعليم مساعدة مجموعة ستات الاستشارية من خلال إعطاء هدية كتاب ستاتا أمثلة تحليل الانحدار التطبيقي من قبل جون فوكس الفصل 16: تقييم التباين أخذ العينات: بوتسترابينغ والتحقق من المصادقة المثال الأول هو دخل أربعة من المتزوجين من الجدول 16-1. أولا نخلق مجموعة بيانات من أربعة متغيرات مع 256 الملاحظات من الجدول 16.2 باستخدام الصليب الأمر. ثم نستخدم الأمر إغن لتوليد متغير مع المتوسط ​​عبر كل صف. الشكل 16.1، الصفحة 498. ويستند المثال الثاني من 10 أزواج متزوجين على الجدول 16.3، صفحة 499. أولا نحن إنشاء مجموعة بيانات على أساس الجدول 16.3. ثم نقوم بتشغيل ستاتا بوتسترابينغ بوتستراب الأمر للحصول على تقدير بوتستراب إحصائنا. نحن حفظ نتيجة في ملف بيانات يسمى بميان. ثم نستخدم بميان لرسم بياني للرسم البياني للتردد (الشكل 16.2). بوتسترابينغ الانحدار باستخدام ملف البيانات دونكان. تختلف النتائج أدناه عن الجدول 16.5 منذ إجراء الانحدار القوي في مفاتيح ستاتا من هوبر إلى الوزن الحيوي أثناء الحساب. الشكل 16.3 (أ)، صفحة 508. فاصل الثقة المستخدم عندما يستند إلى التقديرات المئوية. محتوى هذا الموقع لا ينبغي أن يفسر على أنه تأييد لأي موقع ويب معين، كتاب، أو منتج البرمجيات من قبل جامعة كاليفورنيا.