اقتطاع اليسار في فوركس ستاتا

ست: ري: اليسار اقتطاع الدخول في تحليل البقاء على قيد الحياة أنا على افتراض أن المتغيرات في النماذج 2 كلها مستقلة عن الوقت. وعموما، فإن النموذجين غير مكافئين. ومع ذلك، فمن الممكن تماما أن تعطي تقديرات نفس المعلمة، على الأقل في بعض مجموعات محددة من البيانات. وتستند تحليلات البقاء على قيد الحياة (كما يوحي اسمها) على الأحداث التي لوحظت موضوع واحد من أجل البقاء على قيد الحياة آخر، أي موضوع واحد في خطر في يوم معين يبقى حتى نهاية ذلك اليوم وموضوع آخر في خطر في نفس اليوم ميت من قبل نهاية ذلك اليوم. النموذجين مختلفين في ما هو المقصود في نفس اليوم للموضوعين. في النموذج الأول، نقارن مصير الموضوع أ في اليوم العاشر من عمر الموضوع أ مع مصير الموضوع ب في اليوم العاشر من عمر الموضوع ب، لجميع أزواج الموضوعين A و B اللذين كانا تحت الملاحظة في دراسة يوم العاشر من حياة كل منهم. في النموذج الثاني، قارنا مصير الموضوع A في اليوم Y من الموضوع كما وقت الدراسة (مقاسة من الموضوع كما الدخول في الدراسة) مع مصير الموضوع B في يوم Y من الموضوع ب دراسة الوقت (يقاس من دخول الموضوع بس في الدراسة)، لجميع أزواج من الموضوعات A و B الذين كانوا على حد سواء تحت الملاحظة في يوم Y من كل منها الوقت نوافذ الدراسة. في دراسة محددة، قد يكون الحال بالنسبة لكل موضوع A الذي توفي في اليوم العاشر من حياته و يوم Y من زمن الدراسة، مجموعة من الموضوعات ب الذين نجوا من خلال أيام X من حياتهم الخاصة في الدراسة قد يكون نفس مجموعة مجموعة من الموضوعات ب الذين نجوا من خلال أيام Y من وقت الدراسة الخاصة بهم في الدراسة. وقد يكون هذا هو الحال بوجه خاص إذا كان عدد املواضيع صغرية ومتوفاة يف الدراسة متفرقة. وبالنسبة لهذه الدراسة المحددة، سيعطي الانحداران كوكس نفس تقديرات المعامل. ومع ذلك، لن يكون هذا هو الحال بالنسبة لجميع الدراسات. على سبيل المثال، في بعض الدراسات، سيكون هناك أزواج من الموضوعين A و B، بحيث يموت الموضوع أ في الدراسة في 100 سنة من العمر بعد أن دخل الدراسة في 99 سنة من العمر، في حين أن الموضوع ب يموت في الدراسة في 40 سنوات من العمر بعد أن دخلت الدراسة في 30 سنة من العمر. وفي هذه الحالة، يفترض النموذج الأول أنه لم يلاحظ أي مريض على قيد الحياة، بينما يفترض النموذج الثاني أن الموضوع باء قد نجا من الموضوع ألف، على الرغم من أن الموضوع باء توفي أصغر سنا. آمل أن يساعد هذا. روجر نيوسون محاضر في الإحصاءات الطبية العنوان البريدي: مجموعة علم الأوبئة والصحة العامة في الجهاز التنفسي المعهد الوطني للقلب والرئة في كلية إمبريال لندن ست ماريس الحرم الجامعي نورفولك بلاس لندن W2 1PG ستريت أدرس: مجموعة علم الأوبئة والصحة العامة في الجهاز التنفسي المعهد الوطني للقلب والرئة في كلية إمبريال لندن 47 شارع بريد بادينغتون لندن W1 1NR الهاتف: (44) 020 7594 0939 فاكس: (44) 020 7594 0942 البريد الإلكتروني: r. newsonimperial. ac. uk الموقع الإلكتروني: imperial. ac. uknhlir. newson الآراء المعرب عنها هي آراء المؤلف، وليس من المؤسسة. ----- الرسالة الأصلية ----- من: owner-statalisthsphsun2.harvard. edu مايلتو: owner-statalisthsphsun2.harvard. edu نيابة عن سو تشين أرسلت: 22 مارس 2006 12:47 إلى: statalisthsphsun2.harvard. edu الموضوع: ست: اقتطاع اليسار للدخول في تحليل البقاء عزيزي القراء ستاتاليست، تقارير تحليل البقاء على قيد الحياة التي تستخدم العمر كمقياس زمني بدلا من الوقت على الدراسة في كثير من الأحيان ضبط للدخول المتأخر. في ستاتا يتحقق ذلك من خلال: ستيت العمر، تفشل (توفي) دخول (إيجيناتري) (انظر البريد الإلكتروني الأخير من دون تيل، أو الرد على ست: ستريغ من رغوتيرزستاتا في 19 سبتمبر 2002.) ومع ذلك، فإن نموذج تركيب ما سبق ستسيت يعطي بالضبط نفس إجابة واحدة مع ستيستونستودي ستيست، فشل (توفي) قدمت تيمونستودياج-أجيتنتري (كما هو الحال عادة، ولكن قد لا تعتمد بالضبط كيف تم حساب المتغيرات) ونماذج هي نفسها تماما. في النموذج الثاني هو المعتاد لضبط أو طبقية على العمر، في حين أنه في الأول هو ليس مع الأخذ في الاعتبار العمر، من المفترض، لذلك قد لا يكون الباحثون قد أدركوا التكافؤ. لذلك، أنا في عداد المفقودين شيء، أو هم من دعاة النموذج الأول تفجير أنفسهم يمكن ترك اقتطاع تجاهل مع العمر كما الجدول الزمني سو تشين أستاذ شعبة الإحصاءات الطبية من الربو والحساسية وعلم الأحياء الرئة كينغز كلية لندن 5th فلور كابيتال هاوس 42 ويستون ستريت لندن SE1 3QD رقم الهاتف. 020 7848 6607 فاكس نو. 020 7848 6605 لعمليات البحث والمساعدة في محاولة: statasupportfaqsresfindit. html statasupportstatalistfaq ats. ucla. edustatstata لعمليات البحث والمساعدة في محاولة: statasupportfaqsresfindit. html statasupportstatalistfaq ats. ucla. edustatstataNOTICE: ستقوم مجموعة الاستشارات الإحصائية إدر بترحيل موقع ويب إلى كمبورد وردس 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 ستات الاستشارية من خلال إعطاء هدية ستاتا تحليل البيانات أمثلة الانحدار اقتطاع معلومات الإصدار: تم اختبار رمز لهذه الصفحة في ستاتا 12. يستخدم الانحدار اقتطاع لنموذج المتغيرات التابعة التي بعض من لم يتم تضمين الملاحظات في التحليل بسبب قيمة المتغير التابع. يرجى ملاحظة ما يلي: الغرض من هذه الصفحة هو إظهار كيفية استخدام مختلف أوامر تحليل البيانات. وهي لا تغطي جميع جوانب عملية البحث التي يتوقع من الباحثين القيام بها. وعلى وجه الخصوص، فإنه لا يغطي تنظيف البيانات وفحصها، والتحقق من الافتراضات، والتشخيص نموذج أو تحليلات المتابعة المحتملة. أمثلة على الانحدار المقتطع مثال 1. دراسة للطلاب في برنامج غيت (الموهوبين والموهوبين التعليم) الخاصة يرغب في نموذج الإنجاز كدالة للمهارات اللغوية ونوع البرنامج الذي الطالب المسجل حاليا. ومن الشواغل الرئيسية أن يطلب من الطلاب الحصول على درجة الإنجاز الدنيا من 40 لدخول البرنامج الخاص. وبالتالي، يتم اقتطاع العينة في درجة الإنجاز من 40. مثال 2. باحث لديه بيانات لعينة من الأمريكيين الذين دخلهم فوق خط الفقر. وبالتالي، يتم اقتطاع الجزء السفلي من توزيع الدخل. وإذا كان لدى الباحث عينة من الأمريكيين الذين كان دخلهم عند خط الفقر أو دونه، فسيتم اقتطاع الجزء العلوي من توزيع الدخل. وبعبارة أخرى، فإن الاقتطاع هو نتيجة لأخذ عينة فقط من توزيع متغير النتيجة. وصف البيانات يتيح متابعة المثال 1 من أعلاه. لدينا ملف بيانات افتراضية، truncreg. dta. مع 178 ملاحظات. ويسمى متغير النتيجة أشيف. ويسمى متغير درجة اختبار اللغة لانغسكور. المتغير المتغير هو متغير تنبؤي فئوي مع ثلاثة مستويات تشير إلى نوع البرنامج الذي تم تسجيل الطلاب فيه. دعونا ننظر إلى البيانات. من المفيد دائما البدء بإحصاءات وصفية. طرق التحليل التي قد تفكر بها فيما يلي قائمة ببعض طرق التحليل التي قد تكون قد واجهتها. بعض الأساليب المذكورة هي معقولة جدا، في حين أن البعض الآخر إما سقطت لصالح أو لديها قيود. انحدار عملية شريان الحياة للسودان - يمكنك تحليل هذه البيانات باستخدام انحدار عملية شريان الحياة للسودان. فإن انحدار عملية شريان الحياة للسودان لن يضبط تقديرات المعاملات لتأخذ في الاعتبار تأثير اقتطاع العينة عند 40، وقد تكون المعاملات متحيزة بشدة. ويمكن تصور ذلك على أنه خطأ في مواصفات النموذج (هيكمان، 1979). الانحدار المقتطع - الانحدار المقتطع يعالج التحيز الذي أدخل عند استخدام انحدار عملية شريان الحياة للسودان مع البيانات المقتطعة. لاحظ أنه مع الانحدار المقتطعة، يتم تقليل تباين المتغير الناتج مقارنة بالتوزيع الذي لا يتم اقتطاعه. أيضا، إذا تم اقتطاع الجزء السفلي من التوزيع، فإن متوسط ​​المتغير المقتطع سيكون أكبر من المتوسط ​​من المتغير غير المقسم إذا كان الاقطاع من الأعلى، فإن متوسط ​​المتغير المقتطع سيكون أقل من المتغير غير المقدر. ويمكن أيضا تصور هذه الأنواع من النماذج كنماذج اختيار هيكمان، والتي تستخدم لتصحيح الانحراف اختيار العينات. الانحدار رقابة - في بعض الأحيان مفاهيم اقتطاع والرقابة هي الخلط. مع البيانات رقابة لدينا كل الملاحظات، ولكننا لا نعرف القيم الحقيقية لبعض منهم. مع اقتطاع، بعض الملاحظات ليست مدرجة في التحليل بسبب قيمة متغير النتيجة. سيكون من غير المناسب تحليل البيانات في مثالنا باستخدام نموذج الانحدار رقابة. الانحدار المقتطع أدناه نستخدم الأمر ترونكريغ لتقدير نموذج الانحدار المقتطع. i. قبل أن يشير بروغ إلى أنه متغير عامل (أي متغير فئوي)، وأنه ينبغي تضمينه في النموذج كمجموعة من متغيرات المؤشرات. يشير الخيار (ل () في الأمر ترونكريغ إلى القيمة التي يتم فيها اقتطاع اليسار. وهناك أيضا خيار أول () للإشارة إلى قيمة اقتطاع الحق، الذي لم يكن هناك حاجة في هذا المثال. يبدأ المخرجات بمذكرة تشير إلى أنه تم اقتطاع الصفر. وذلك لأن عینتنا لم تتضمن بیانات ذات قیم أقل من 40 للإنجاز. ويتبع المذكرة سجل التكرار، الذي يعطي قيم إمكانيات السجل التي تبدأ بنموذج ليس له أي متنبئات. القيمة الأخيرة في السجل هي القيمة النهائية لاحتمال السجل ويتم تكراره أدناه. يتم توفير معلومات الرأس التالية. على الجانب الأيسر هي الحدود الدنيا والعليا من اقتطاع وتكرار احتمال السجل النهائي. على الجانب الأيمن، يتم إعطاء عدد من الملاحظات المستخدمة (178)، جنبا إلى جنب مع والد تشي مربع مع ثلاث درجات من الحرية. الوالد تشي مربع هو ما ستحصل إذا كنت تستخدم أمر الاختبار، بعد تقدير النموذج، لاختبار أن جميع المعاملات صفر. وأخيرا، هناك قيمة p للاختبار تشي مربع. ككل، هذا النموذج ذو دلالة إحصائية. في جدول المعاملات، لدينا معاملات الانحدار المقتطعة، والخطأ المعياري للمعاملات، والاختبارات z z (كوفيسيانتس)، وقيمة p المرتبطة بكل اختبار z. بشكل افتراضي، ونحن أيضا الحصول على 95 فترة الثقة للمعاملات. مع مستوى () الخيار يمكنك طلب فترة ثقة مختلفة. ويعادل سيجما الإحصائي الإضافي الخطأ المعياري للتقدير في انحدار عملية شريان الحياة للسودان. ويمكن مقارنة قيمة 8.76 مع الانحراف المعياري للإنجاز الذي كان 8.96. وهذا يدل على انخفاض متواضع. يحتوي الإخراج أيضا على تقدير للخطأ القياسي سيغما، فضلا عن 95 فترة الثقة لهذه القيمة. كان نموذج الانحدار المقتطع الذي يتوقع التنبؤ من درجات اللغة ونوع البرنامج ذو دلالة إحصائية (تشي 54.76، دف 3، إذا كنت ترغب في مقارنة نماذج الانحدار المقتطعة، يمكنك إصدار الأمر إستات إيك للحصول على احتمال السجل، إيك و بيك القيم، ولا يتضمن ناتج ترونكريغ R 2 ولا الزائفة R 2. يمكنك حساب تقدير تقريبي لدرجة الارتباط عن طريق ربط أشيف مع القيمة المتوقعة وتربيع النتيجة. والقيمة المحسوبة .31 هي تقدير تقريبي و R2 سوف تجد في انحدار عملية شريان الحياة للسودان، وترتبط العلاقة التربيعية بين قيم الكفاءة الأكاديمية الملحوظة والمتنبأ بها بنحو 0.31، مما يشير إلى أن هذه التنبؤات تمثل أكثر من 30 من التباين في متغير النتيجة. الأمور للنظر في أمر ستاتاس ترونكريغ للعمل عندما يكون اقتطاع على متغير النتيجة في النموذج. من الممكن أن يكون العينات التي يتم اقتطاعها على أساس واحد أو أكثر من التنبؤات. على سبيل المثال، وضع لينغ الكلية غبا كدالة من غبا المدرسة الثانوية (هسغبا) ودرجات سات ينطوي على العينة التي يتم اقتطاعها على أساس التنبؤات، أي فقط الطلاب مع أعلى هسغبا و سات درجات يتم قبولها في الكلية. تحتاج إلى توخي الحذر حول القيمة التي يتم استخدامها كقيمة اقتطاع، لأنه يؤثر على تقدير المعاملات والأخطاء القياسية. في المثال أعلاه، إذا كنا قد استخدمت ل (39) بدلا من ليرة لبنانية (40). فإن النتائج كانت مختلفة قليلا. لا يهم أنه لم تكن هناك قيم 40 في عينة لدينا. المراجع غرين، W. H. (2003). تحليل الاقتصاد القياسي، الطبعة الخامسة. نهر السرج العلوي، نج: برنتيس هول. هيكمان، J. J. (1979). التحيز اختيار عينة كخطأ المواصفات. إكونوميتريكا. المجلد 47، العدد 1، الصفحات 153 - 161. لونغ، J. S. (1997). نماذج الانحدار للمتغيرات تعتمد الفئوية ومحدودة. ألف أوكس، كاليفورنيا: منشورات ساجا. محتوى هذا الموقع لا ينبغي أن يفسر على أنه تأييد لأي موقع ويب معين، كتاب، أو منتج البرمجيات من قبل جامعة كاليفورنيا.