Cross Level Interazioni In Stata Forex

Sto cercando di adattarsi a un livello 3 modello a effetti casuali e incrociate ad un risultato continuo per stimare i rispettivi componenti della varianza di ogni livello del 3 (per i medici) Livello 3: Medici ID Livello 2: I pazienti ID Livello 1: fase (1 e 2) per questo studio, ciascuna medici hanno previsto il tasso di mortalità per tutti i pazienti in due volte. Così effetto clinico e il paziente è attraversata e paziente e lo stadio è annidati (credo). Mi si presume che i medici id è attraversata con il paziente e il paziente è annidato con palco. Ho provato il attraversato modello a effetti casuali per questi dati, ma non convergevano Ogni suggerimento sarà molto appreciated. NOTICE: Il gruppo di consulenza statistica Idre sarà la migrazione del sito web per il CMS WordPress nel mese di febbraio per facilitare la manutenzione e la creazione di nuovi contenuti. Alcune delle nostre pagine più vecchie verranno rimossi o archiviati in modo tale che essi non saranno più mantenuti. Cercheremo di mantenere i reindirizzamenti in modo che i vecchi URL continueranno a lavorare nel miglior modo possibile. Benvenuti al Istituto per la ricerca digitale e l'istruzione Aiuto Consulting Group Stat, dando un regalo Stata Textbook Esempi Tecniche di analisi multilivello e applicazioni da Joop Hox Capitolo 2: La base a due livelli modello di regressione: Introduzione Il set di dati utilizzati in questo capitolo è popolare. dta. I programmi che usiamo in questo capitolo sono gllamm e gllapred. È possibile trovare i programmi e li scarica inviando un comando gllamm Findit e findit gllapred (vedi Come posso utilizzare il comando findit per la ricerca di programmi e ottenere ulteriore assistenza per ulteriori informazioni sull'uso findit). Per ulteriori informazioni, vedere gllamm. org. Tabella 2.1 a pagina 17. Parte 1: Intercettazione solo. (M0). La devianza si ottiene moltiplicando la probabilità di registro -2. Parte 2: Il sesso variabile è incluso come un effetto casuale ed esperienza insegnante (texp) come effetto fisso (M1). Tabella 2.2 a pagina 20. Parte 1: come l'ultimo modello è apparso in tabella 2.1. Parte 2: l'interazione cross-livello di sesso variabile e Texp è incluso. Si noti questo modello richiede tempo molto lungo per l'esecuzione. Tabella 2.3 a pagina 21. Parte 1: M1 dalla tabella 2.2. Parte 2: le variabili standardizzate. In primo luogo abbiamo creato variabili standardizzate: zpopular. zsex e ztexp. Figura 2.1 a pagina 23 in base al modello M1 dalla Tabella 2.2. Dopo aver eseguito M1, il comando gllapred può essere utilizzato per generare i vari valori previsti. Qui usiamo gllapred primo per generare il valore previsto utilizzando solo la parte fissa dell'equazione (xb) e quindi generare i mezzi posteriori (empirici previsioni Bayes) e deviazioni standard degli effetti casuali (u). postm1 corrisponde all'effetto casuale di intercettare e postm2 corrisponde all'effetto casuale di sesso variabile. Pertanto, la previsione utilizzando sia l'effetto fisso e l'effetto casuale sarà nostro nuovo linp variabile sotto. Possiamo quindi utilizzarlo per generare i residui standardizzati, il che è stdres. Figura 2.2 a pagina 24. In base a ciò che abbiamo generato per la figura 2.1, siamo in grado di effettuare le seguenti operazioni: Figura 2.3 a pagina 24. Figura 2.4 a pagina 25. Figura 2.6 a pagina 28. Il contenuto di questo sito web non deve essere interpretata come un'approvazione di un particolare sito web, il libro, o di un prodotto software dalla University of California.