Graf Gruppen In Stata Forex

EDIT Ein anderer Weg, um es präziser zu tun Warum das Tagging dann Es ist oft sinnvoll, eine Variable Variable zu haben, wenn Sie hin - und herbewegen zwischen Einzel-und Gruppenebene. Egen, tag () tut dasselbe. Warum wenn n 1. Sie müssen diesen Wert nur einmal für jede Gruppe haben, und es gibt zwei Möglichkeiten, es zu tun, die immer für Gruppen arbeiten, die so klein wie eine Beobachtung sein können, um es für die erste oder die letzte Beobachtung zu tun eine Gruppe. In einer Gruppe von 1, sind sie die gleichen, aber das spielt keine Rolle. Also, wenn n N ist ein anderer Weg, es zu tun. Der Code muss geändert werden, in Situationen, in denen Sie nicht auf Missings auf einige Variable egen zählen müssen, count () ist ähnlich, aber nicht identisch. NOTICE: Die IDRE Statistical Consulting-Gruppe wird die Migration der Website auf die WordPress CMS im Februar zu erleichtern Wartung und Erstellung neuer Inhalte. 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 beim Institut für digitale Forschung und Bildung Helfen Sie der Stat Consulting Group, indem Sie ein Geschenk geben Stata FAQ Wie kann ich analysieren Zähldaten in Stata Stata hat mehrere Verfahren, die bei der Analyse von Zähldaten verwendet werden können. Lets beginnen mit Laden und Beschreiben eines Datensatzes auf 316 Studenten an zwei High School Los Angeles. Lets analysieren die variablen Tageabs zu sehen, ob es eine Wirkung aufgrund von Geschlecht und Fähigkeit, wie durch mathnce und langnce gemessen. Zunächst haben wir immer gegen die Verwendung von Zähldaten in der OLS-Regression gewarnt. Ein einfaches Histogramm zeigt uns, dass dies eine gute Empfehlung ist. Die Daten sind stark nach rechts geneigt, so deutlich OLS-Regression wäre unangemessen. Zähldaten folgen häufig einer Poisson-Verteilung, so dass eine Art von Poisson-Analyse geeignet sein könnte. Erinnern Sie sich aus der statistischen Theorie, dass in einer Poisson-Verteilung der Mittelwert und die Varianz gleich sind. Lets zusammenfassen daysabs mit der Detail-Option. Die Varianz von Tagesabs ist fast 10 mal größer als der Mittelwert. Die Verteilung der Dayabs zeigt Anzeichen einer Überdispergierung, dh eine größere Abweichung, als in einer Poissonverteilung erwartet werden könnte. Bevor wir zu einer alternativen Analyse gelangen, können wir eine Poisson-Regression ausführen, obwohl wir glauben, dass die Poisson-Verteilung nicht korrekt ist. Die Poisson-Regression kann mit dem Befehl poisgof verfolgt werden, der die Poisson-Güte-von-Fit prüft. Hier sehen Sie, wie diese Befehle aussehen. Der große Wert für chi-Quadrat in der gof ist ein weiterer Indikator, dass die Poisson-Verteilung ist keine gute Wahl. Eine signifikante (plt0,05) Teststatistik von der gof zeigt an, dass das Poisson-Modell unapproprite ist. Läßt die Analyse noch einmal laufen, diesmal mit negativer Binomialregression. Negative binomische Regression ist in Fällen von Überdispergierung oft geeigneter. Hier ist die negative Binomialanalyse. Der Likelihood-Verhältnis-Test am unteren Ende der Analyse ist ein Test des Überdispergierungsparameters alpha. Wenn der Überdispersionsparameter Null ist, ist die negative Binomialdistribution äquivalent zu einer Poissonverteilung. In diesem Fall unterscheidet sich alpha signifikant von Null und verstärkt damit ein letztes Mal, dass die Poissonverteilung nicht geeignet ist. In der Analyse selbst sind sowohl Geschlecht als auch Langnce signifikant, während Mathe nicht ist. Aus der Kodierung des Geschlechtes (1 weiblich, 2male) ist es offensichtlich, dass die Weibchen deutlich weniger als die Männchen fehlen. Der signifikante Koeffizient für Langnce deutet darauf hin, dass höhere Fähigkeit Studenten weniger häufig als niedrigere Fähigkeit Studenten. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Bestätigung für eine bestimmte Website, ein Buch oder ein Softwareprodukt der Universität von Kalifornien verstanden werden.