Re: st: Testes em somas de coeficientes Seg, 5 Jul 2004 17:44:30 -0400 examina somas de coeficientes de uma regressão de maneira flexível e geral. Como exemplo, eu tenho um grande número de regressões da forma em que x é uma lista de regressores longa (e variando entre regressão). Quero testar a hipótese nula de que a soma das variáveis x em cada regressão é zero. Idealmente, eu procuro uma extensão para "teste", como qual - semelhante ao modo como a opção - equal modifica o nulo para - testparm - para testar a igualdade conjunta - retornaria a estatística de teste para o nulo que A soma das variáveis varlist x são zero. (Eu examinei o código de quottestparm. adoquot para ver se eu poderia fazer a adição eu mesmo, mas as mudanças são bem além das minhas maus habilidades de programação da Stata. (Eu passei dias tentando descobrir como definir recursivamente macros locais em Loops.) Respondendo a minha própria pergunta (depois de arrancar mais alguns cabelos), o seguinte - em última instância bastante simples - o código parece fazer o truque. Melhorias ou alternativas são bem-vindas. Local testsum quot0quot. Foreach var of varlist x. Local Testum quottestsumvarquot. Test testum 0 Espero que alguém achar isso útil. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital Stata FAQ Como comparar os coeficientes de regressão entre 2 grupos Às vezes, sua pesquisa pode prever que o tamanho de um coeficiente de regressão deve ser maior para Um grupo do que para outro. Por exemplo, você pode acreditar que o coeficiente de regressão do peso de previsão de altura seria maior para os homens do que para as mulheres. Abaixo, temos um arquivo de dados Com 10 fêmeas fictícias e 10 homens fictícios, juntamente com a altura em polegadas e o peso em libras. Analisamos seus dados separadamente usando o comando de regressão abaixo após a primeira classificação por gênero. As estimativas de parâmetros (coeficientes) para fêmeas e machos são mostradas abaixo, e os resultados parecem sugerir que a altura é um preditor mais forte de peso para homens (3,19) do que para mulheres (2,1). Podemos comparar os coeficientes de regressão dos machos com as fêmeas para testar a hipótese nula Ho: B f B m. Onde B f é o coeficiente de regressão para fêmeas, e B m é o coeficiente de regressão para machos. Para fazer esta análise, primeiro fazemos uma variável dummy chamada fêmea que é codificada 1 para a fêmea e 0 para o homem e a femht que é o produto da fêmea e da altura. Usamos altura e femht feminino como preditores na equação de regressão. A saída é mostrada abaixo O termo femht testa a hipótese nula Ho: B f B m. O valor de T é -6,52 e é significativo, indicando que o coeficiente de regressão B f é significativamente diferente de B m. Vamos ver as estimativas dos parâmetros para entender melhor o que eles significam e como eles são interpretados. Primeiro, lembre-se de que nosso sexo variável simbólico é 1 se feminino e 0 se masculino, portanto, os machos são o grupo omitido. Isso é necessário para uma interpretação adequada das estimativas. Observe que construímos todas as variáveis manualmente para tornar muito claro o que cada variável representava. No entanto, no dia a dia, você provavelmente teria mais probabilidade de usar o prefixo xi para gerar variáveis e interações falsas para você. Por exemplo, o conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade da Califórnia.
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