Gllamm Im Stata Forex

Sophia Rabe-Hesketh. Graduate School of Education und Graduate Group in Biostatistik, UC Berkeley Folgen Anders Skrondal. Biostatistik-Gruppe, Abteilung für Epidemiologie, Norwegisches Institut für öffentliche Gesundheit, Oslo, Norwegen Andrew Pickles. School of Epidemiology and Health Science und CCSR, Die Universität von Manchester. England Dieses Handbuch beschreibt ein Stata-Programm gllamm, das generalisierte lineare und gemischte Modelle (GLLAMMs) schätzen kann. GLLAMMs sind eine Klasse von mehrstufigen latenten Variablenmodellen für (multivariate) Antworten von gemischten Typen, einschließlich kontinuierlicher Reaktionen, Zählungen, Dauernd-Überlebensdaten, dichotome, geordnete und ungeordnete kategorische Antworten und Rankings. Die latenten Variablen (gemeinsame Faktoren oder zufällige Effekte) können als diskret angenommen werden oder eine multivariate Normalverteilung aufweisen. Beispiele für Modelle dieser Klasse sind mehrstufig verallgemeinerte lineare Modelle oder verallgemeinerte lineare gemischte Modelle, mehrstufige Faktoren oder latente Merkmodelle, Itemreaktionsmodelle, latent Klassenmodelle und mehrstufige strukturelle Gleichungsmodelle. Das Programm kann von gllamm. org heruntergeladen werden. Disziplinen Numerische Analysis und Berechnung Statistische Modelle Vorgeschlagenes Zitat Rabe-Hesketh, Sophia Skrondal, Anders und Pickles, Andrew, GLLAMM Manual (Oktober 2004). U. C. Berkeley Abteilung für Biostatistik Working Paper Series. Working Paper 160. biostats. bepressucbbiostatpaper160Worked Beispiele für Papiere Bearbeitete Beispiele für Bücher Stata Zeitschriften mit Beispielen mit gllamm Zheng, X. und Rabe-Hesketh, S. (2007). Schätzen von Parametern der dichotomen und ordinalen Item-Response-Modelle mit gllamm. Das Stata Journal 7 (3), 313-333. Datasets und do-Dateien: Verwenden Sie diese Befehle in Stata: net sj 7-3 st0129 net get st0129 Miranda, A. und Rabe-Hesketh, S. (2006). Maximale Wahrscheinlichkeitsschätzung endogener Schalt - und Probenauswahlmodelle für binäre, zähl - und ordinale Variablen. Das Stata Journal 6 (3), 285-308. Datasets und do-files: Verwenden Sie diese Befehle in Stata: net sj 6-3 st0107 net install st0107 Rabe-Hesketh, S. und Skrondal, A. und Pickles, A. (2003). Maximale Wahrscheinlichkeitsschätzung von generalisierten linearen Modellen mit kovariate Messfehler. Das Stata Journal 3 (4), 385-410. Datasets und do-files: Verwenden Sie diese Befehle in Stata: net sj 3-4 st0052 net get st0052 Rabe-Hesketh, S. Skrondal, A. und Pickles, A. (2002). Zuverlässige Schätzung von verallgemeinerten linearen Mischmodellen mit adaptiver Quadratur. Das Stata Journal 2 (1), 1-21. Datasets und do-files: Verwenden Sie diese Befehle in Stata: net sj 2-1 st0005 net get st0005 Datasets und do-Datei mit gllamm (Diese können in der Zukunft ordnungsgemäß bearbeitet werden Beispiele) Rabe-Hesketh, S. und Skrondal, A (2008). Verallgemeinerte lineare Mischwirkungsmodelle. In G. Fitzmaurice, M. Davidian, G. Verbeke und G. Molenberghs (Hrsg.). Langzeitanalyse: Ein Handbuch der modernen statistischen Methoden. Boca Raton, FL: Chapman amp HallCRC, Kapitel 4, Seiten 79-106. Daten und do-Datei von Buch-Website (siehe Kapitel 4) Rabe-Hesketh, S. und Skrondal, A. (2010). Verallgemeinerte lineare Mischmodelle. Penelope Peterson, Eva Baker, Barry McGaw (Hrsg.), Internationale Enzyklopädie der Erziehung (Dritte Auflage). Oxford: Elsevier, Band 7, Seiten 171-177. Daten und do-Datei