ستاتا - marginsplot ثنائي - خيارات

إشعار: ستقوم مجموعة الاستشارات الإحصائية إدر بترحيل الموقع إلى نظام إدارة المحتوى في وردبريس 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 ستاتا أسئلة وأجوبة كيف يمكنني رسم بياني لنتائج أمر الهوامش (ستاتا 12) النتائج الرسومية من أمر الهامش يمكن أن تساعد في تفسير النموذج الخاص بك. قدم ستاتا 12 الأمر مارجينسبلوت مما يجعل عملية الرسوم البيانية سهلة جدا. دعونا نبدأ مع مثال سهل. المثال الأول هو تحليل عاملي 3x2 للتغاير. سنقوم بتشغيل النموذج باستخدام أنوفا ولكننا سوف تحصل على نفس النتائج إذا ركضنا باستخدام الانحدار. المقبل، ونحن تشغيل الأمر هوامش للحصول على ستة ضبط خلية يعني من التفاعل 3X2. وتسمى هذه الخلايا المعدلة وسائل المربعات الصغرى (لسمانز) في ساس أو الوسائل الهامشية المقدرة (إمانز) في سبس. يتم استخدام الهامشسبلوت بعد هوامش لرسم وسائل الخلية المعدلة. يمكننا أيضا رسم بياني لنتائج الإناث من قبل بروج فقط باستخدام الخيار x (). بالنسبة لمثالنا الثاني سنقوم برسم بياني لنتائج الفئوية من خلال التفاعل المستمر من نموذج الانحدار اللوجستي. سنستخدم الأمر هوامش للحصول على الاحتمالات المتوقعة ل 11 قيمة s من 20 إلى 70 لكل من f تساوي الصفر و f تساوي واحد. الخيار فسكيش يقلل فقط من عدد من الخطوط الفارغة في الإخراج. في المجموع، هناك 22 قيمة في الجدول أعلاه. هناك احتمالان متوقعان لكل قيمة s. واحد لكل من الذكور والإناث. الآن يمكننا المضي قدما ورسم بياني الاحتمالات باستخدام الأمر مارجينسبلوت. هذه المرة سوف تشمل فترات الثقة الافتراضية. يمكننا أن نجعل الرسم البياني أكثر جاذبية بصريا من خلال تظليل المنطقة داخل فترات الثقة. الرسم البياني للاحتمالات أعلاه هو لطيف بقدر ما يذهب ولكن عرض النتائج قد يكون أوضح إذا كنا لرسم البياني الفرق في الاحتمالات بين الذكور والإناث. وللقيام بذلك، سنحتاج إلى إعادة تشغيل أمر الهامش الذي يحسب التغير المنفصل ل f عند كل قيمة للقراءة. يمكننا الحصول على الفرق باستخدام ديدكس (المشتقة) الخيار. كل شيء جاهز للأمر هامرسبلوت. كما لطيفة كما هو موضح أعلاه الرسم البياني، فإنه قد تبدو أفضل كما مؤامرة مجموعة مع التظليل المنطقة بين الحدود العليا والسفلى الثقة. إذا كنت تريد أن تكون الخطوط في هذه الرسوم البيانية أكثر سلاسة، فقط تشمل المزيد من القيم في الخيار في، ويقول (20 (2) 70) بدلا من (20 (5) 70). محتوى هذا الموقع لا ينبغي أن يفسر على أنه تأييد لأي موقع ويب معين أو كتاب أو منتج منتج من قبل جامعة كاليفورنيا. ملاحظة: سوف تقوم مجموعة الاستشارات الإحصائية إدر بترحيل الموقع إلى نظام إدارة المحتوى في وردبريس في فبراير لتسهيل صيانة 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 الاستشارات الاستشارية من خلال إعطاء هدية ستاتا أسئلة وأجوبة كيف يمكنني الحصول على هوامش و هوامشبلوت مع مضاعفة البيانات إمبوتد الهوامش و هوامشبلوت الأوامر، التي أدخلت في ستاتا 11 و ستاتا 12، على التوالي، تحظى بشعبية كبيرة بعد تقدير أوامر. ومع ذلك، يمكن أن يكون من الصعب استخدام جنبا إلى جنب مع حساب متعددة. دعونا تبدأ من خلال النظر في البيانات. كما ترون من الجدول أعلاه، كل المتغيرات باستثناء سيس لها قيم مفقودة. تشغيل الهوامش و هوامشبلوت بعد احتساب متعددة ينطوي على عملية متعددة الخطوات. سوف نوضح هذه العملية باستخدام نموذج لوجيت أمر مع سيس كمتغير الاستجابة. ويمكن أن تأخذ القيم 1، 2 أو 3. انها ليست متغير استجابة كبيرة من وجهة النظر النظرية، ولكن على الأقل هو ترتيبي. متغيرات التنبؤ هي الإناث. قراءة والرياضيات. لذا، ما المشكلة لماذا لا مجرد فرض البيانات وتشغيل التحليلات. حسنا، يمكننا أن نفرض البيانات، ولكن نحن بحاجة إلى طريقة لتشغيل كلوغيت و هوامش على كل مجموعة البيانات المحسوبة ومن ثم الجمع بين نتائج الهوامش في إخراج واحد. المشكلة هي أن الهوامش (الأمر ركلاس) لا تعمل مع تقدير مي (أمر إكلاس). بالإضافة إلى ذلك، بما أننا نبحث عن الاحتمالات المتوقعة، نحن بحاجة إلى حسابها لكل من قيم الاستجابة الثلاثة. يمكننا تحقيق ذلك عن طريق كتابة برنامج المجمع المسمى emargins. ado. أنه يحتوي على كل من الأوامر وأوامر الهوامش. عن طريق تعيين خصائص الخيار إلى مي. إمارجينز يمكن استخدامها مع تقدير مي. نحن بحاجة أيضا إلى إعلان إمارجينز ليكون برنامج إكلاس. هنا هو ما يبدو البرنامج. سيقوم برنامج إمارجينز بتشغيل أولولوجيت ثم يقدر الهوامش لإعطاء الاحتمالات المتوقعة لكل مستوى من مستويات سيس. الجزء المهم للإشعار هو أن يتم وضع علامة على البرنامج كوتكلاسكوت ونحن نستخدم الخيار كوتوبوستكوت على بيان الهوامش. ويتم ذلك بحيث يتم حفظ الاحتمالات المتوقعة ومصفوفة التباين-التغاير المقدرة لكل مجموعة بيانات محسوبة بشكل صحيح في قائمة مي إريترن حيث يمكن تقدير مي الوصول إلى التقديرات (وليس قائمة العودة حيث يذهب عادة). هنا هو كيفية استخدام برنامج إمارجينز مع تقدير مي: هناك حاجة إلى كمدوك لأن ستاتا لا يتعرف على إمارجينز كبرنامج مقدر. يتم تمرير القيمة (1) بعد إمارجينز إلى الهوامش التي تشير إلى قيمة الاستجابة المتوقعة. مرة واحدة وقد جمعت تقدير مي الهوامش من كل من مجموعات البيانات المحسوبة باستخدام قواعد روبينز في جدول واحد، كيف نحصل على هامشسبلوت لتشغيل إذا حاولت تشغيل مارجينزبلوت بعد مي تقدير تحصل على رسالة خطأ، الأمر السابق لم يكن هوامش. يحدث هذا لأن تقدير مي لا يترك النتائج في المكان المناسب لهامينزبلوت للعثور عليها. تذكر، تقدير مي هو أمر إكلاس يحفظ النتائج في قائمة إريتورن ولكن الهوامش هو ركلاس ويحفظ نتائجها في قائمة العودة. بطريقة أو بأخرى نحن بحاجة إلى نقل المعلومات من قائمة تقدير إريترن مي إلى قائمة عودة الهوامش. الحل لهذه المشكلة هو حفظ الهوامش مجتمعة توقع الاحتمالات ه (بمي) ومتباينة التباين-التغاير ه (فم) التي تنتجها مي تقدير في المصفوفتين ب و V. تشغيل هوامش قياسية على بيانات ميم 0 (غير متضمنة)، ثم إعادة نشر النتائج من B و V إلى قائمة عودة الهوامش r (b) و r (V) حيث يمكن الوصول إلى الهامشبلوت. ونحن نفعل الجزء الأخير مع برنامج يسمى myret. ado الذي يشبه هذا. الآن وضع كل القطع معا في ملف نحصل عليه. هنا هو ما يبدو الإخراج مثل عندما نقوم بتشغيل الملف. يرجى ملاحظة: القيم في الجداول والرسوم البيانية أعلاه هي الاحتمالات المتوقعة. عنوان العمود لجداول الهوامش، كويف. غير صحيح. في حالة فقدان المسار الذي القيم في هوامش الإخراج التي يمكنك إدراج r (في) مصفوفة. قد لا تكون هذه العملية الأكثر شفافية من أي وقت مضى، ولكن في النهاية، حصلنا على المؤامرات من الاحتمالات المتوقعة. وبطبيعة الحال، فإن التقنية المعروضة هنا لا يقتصر على أولوجيت ولكن يعمم على العديد من إجراءات التقدير الأخرى للاستخدام مع هوامش و هامشسبلوت. Acknowledgements بفضل إيزابيل كانيت من شركة ستاتا للاقتراح لاستخدام ميريت لإعادة نشر نتائج الهوامش. محتوى هذا الموقع لا ينبغي أن يفسر على أنه تأييد لأي موقع على شبكة الإنترنت، كتاب، أو منتج برنامج معين من قبل جامعة كاليفورنيا. إعلان أنا أحاول أن أرى كيف يمكنني تغيير قيم المتغير المتغير-أكسيسريسبونسيمارجينال تأثير في مؤامرة بعد الهوامش - الأمر ليتم استخدامها في هامشsplot - الأمر. لقد حاولت الأوامر التالية. (0) 5 (35)) مارجينسبلوت، زلابيل (0 (5) 35) ريكاست (لين) ريكاستسي (نادرا) الآن، وأود أن تظهر الأسية للقيم إيدكس على الطاولة التي تم إنشاؤها بعد الهوامش - الأمر واستخدامها في هامشsplot - الأمر. حاولت إضافة خيارات الخيار - expression (إكس (التنبؤ (زب)))، لكنه لم يبدو لتغيير أي نتائج على الطاولة أو على المؤامرة. إذا كان لديك أي اقتراحات، وأود أن نقدر ذلك. شكرا لك، بيتر هان 29 يوليو 2015، 14:53 هنا هو حل جزئي لهذه المشكلة باستخدام هوامشسبلوت (أي رسم بياني من إرس بدون سيس) والحل الكامل إذا كنت على استعداد لاستخدام الأسية من r (الجدول) الإخراج و الرسم البياني الأشياء في ستاتا أو برنامج بديل مثل التفوق. أراهن أن بعض المبرمجين المتقدمين يمكن أن يفعلوا أفضل ولكن هذا قد يكون مفيدا لبعض. يرجى ملاحظة أن عدة أسطر من التعليمات البرمجية غير ضرورية ولكن يتم تضمينها للوضوح. تقدير نموذج (هذا واحد يحتوي على ثنائي عن طريق التفاعل المستمر) وحساب هوامش نبرج y x1c. x2، نولوغ إر نبرج y x1c. x2، هوامش نول، إيدكس (X1) في (x2 (-2 (.2) 2)) (سيميلاستاستيتي، ريبلاس) مارجليسبلوت، نيم (سيميليلاستيتينوسي، ريبلاس) نوسي إكسبوننتياتيون من مصفوفتين لسوء الحظ، يبدو أن r ((تابلستند ماتليست r (الجدول) ماتليست r (b) رسم بياني نصف المرونة (مع وبدون سيس) V) و r (b) من قبل هوامشبلوت. وبما أن المحاسبين الداخليين لمعدل العائد الداخلي يحسبان بشكل مناسب عن طريق وضع الأسس المستندة إلى النماذج، فإنني لم أستطع معرفة كيفية خداع ستاتا في إطار هامش الربح. ومع ذلك، إكسبوننتياتينغ r (الجدول) يعطيك ما تحتاجه: b، ليرة لبنانية، أول. (ستاتريكس) (ستاتريكس (كوت (b) كوت))) ماتا: ستريبلاتيمريكس (كوت (جدول) كوت، إكس (ستماتريكس (كوت (تابل) كوت))) رسم بياني إر يرجى ملاحظة: فقط تقدير إر صحيح. سوف يتم استخدام سيس هذه الطريقة غير صحيحة، وبالتالي فهي لا تظهر مارجينزبلوت، نيم (إر، ريبلاس) نوسي التعديل الأخير تم بواسطة جيفوارد 29 جول 2015، 14: 58.Announcement 01 فب 2017، 05:26 أعتقد أن كنت مربكة اثنين من القضايا هنا: 1) ضبط مجموعة من المحور س وذلك للتأثير على عرض المؤامرة 2) ضبط أبعاد الرسم البياني ككل. مشاركتك 1 تقترح السابق ولكن يبدو أنك تريد هذا الأخير. وهنا بعض الأفكار ط) يمكنك تحديد إما - xsize () - أو - size () - الخيار لضبط الأبعاد. 2) أن يكون لها ارتفاع وعرض متساويين، حدد - aspectratio (1) - بالاقتران مع (ط) 3) إذا كان غير قادر على الحصول على الأبعاد المطلوبة، تصدير الرسم البياني في شكل السهم أو صورة وضبط أبعاد خارجيا. الحد من الأبعاد عن طريق تغيير - xsize () - وتتطلب هذا الارتفاع من خلال تحديد - aspectratio (1) -