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Se di solito si verifica l’errore Stata Standard Error Calculation Fallito su un computer, dovresti dare un’occhiata a queste idee per la risoluzione dei problemi.
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Beh, che è certamente un’alternativa, anche se di solito non voglio usare i test di salienza per selezionare uno sviluppo fonetico. Preferisco esaminare l’impatto che si trova sulle previsioni del modello e il processo di adattamento. Nella tua situazione personale, la tua stima marginale della varianza del punto forte rappresentato da nina è 2,54 y 10-12. Sulla scala standard, la grande differenza sarà di circa 1,6 x 10-6. Pertanto, si intende che per un idsc che è deviazioni standard completamente diverse sopra o sotto la media, tutta la pendenza caratteristica per nina è circa 6,4 y 10-6 della pendenza caratteristica media usando nina. Ora non so come le tue variabili siano quasi sempre ridimensionate o come sia nata la tua pila media di Nina di base. Ma supponendo che questi siano elementi tipici in set di dati tipici, la differenza chiave di 6,4 x 10-6 dovrebbe essere trascurabile rispetto alla pendenza media di Nina. E anche se non lo è, naturalmente i valori nina sono così grandi che 6.4X10-6 moltiplicato per un valore nina tipico ragionevole può chiaramente un numero elevato, si dice che gli utenti ottengono sempre un’inclinazione al cambiamento, che non può finire per essere esercitato da nessuno sull’impatto visibile su tutte le previsioni del tuo modello e, ovviamente, le cose possono essere facilmente abbandonate. Può valutare costantemente, ad esempio, un errore costante o anche una variazione nell’intersezione casuale che è l’ordine di grandezza degli integratori alimentari nei risultati. Considerazioni simili valgono per isecf.
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Quindi fai alcuni calcoli di quotazione e vedi se, in situazioni pratiche, la maggior parte di queste pendenze casuali può contribuire in modo significativo alla tua specie. Come ho già sottolineato, questo richiederà una voce insolita.
Per quanto riguarda il tentativo di ottenere errori semplici, è improbabile che essere non strutturati aiuti. Al contrario, aggraverebbe il problema visto che una grande matrice di covarianza non strutturata ha parametri molto più effettivi da stimare. Cov(ind) con la maggior parte dei parametri da valutare è ora il numero di sezioni e montagne casuali. Questo numero di telefono è sicuramente il n. Per cov(us) p*(p-1)/2, che è anche molto più ampio, è sempre molto più grande, anche per l sufficientemente leggero. Presumo che se non si includono due valori separati le cui stime della componente di varianza sono con successo zero e si mantiene la struttura indipendente, Stata probabilmente sarà in grado di calcolare gli errori standard negli altri.
Infine, potrei aver provato a rendere le piste da sci casuali potenzialmente significativamente diverse da zero, come consigliato mentre Clyde. Uso il rapporto delle probabilità riguardo a questo. Conoscete altre strategie per farlo?
Ciao a tutti!Sto lavorando per capire se la velocità di conversione X dipende dall'argomento del tipo di velocitàcambia la variabile Y nelle istanze usando il modello xtmixed.Se esegui questo comando in STATA11, non si verificherà nessuno degli errori standard.frammenti prodotti casualmente. Ho letto in un fantastico ex - thread che suggerisceTraduzione di informazioni con un valore totale o medio. L'ho fattoche i risultati sono risultati simili per BMI e capacità di memoria. Come mai? VPosso ancora fidarmi delle previsioni del modello?Comando e/o output di originextassortimento misto c.varX##i.agegp1 c.Time##i.agegp1 || ID studio: VarX,Cov(unstr) poco tempo var mleEsegui l'ottimizzazione EM:Esegui l'ottimizzazione basata sul gradiente:Seconda iterazione: probabilità legname = -4950,0532Iterazione n. 1: la probabilità logaritmica è pari a -4946,0478Iterazione a: probabilità logaritmica = -4945,7244Iterazione o più: log-verosimiglianza -4945 = 0,0769 (non concavo)Iterazione 4: registro delle probabilità = -4945.0712Iterazione 5: capacità del registro = -4945.0652Iterazione cinquanta percento: probabilità logaritmica -4945 = 0,0614Iterazione 7: Probabilità assicurarsi = -4945.8:0608Registro iterazioni = -4945.0606Calcola errore standard:Impossibile con calcolare l'errore standardRegressione dell'apprendimento automatico a effetti misti Numero di osservazioni = 1301Variabile di gruppo: numero StudyID relativo ai gruppi = 482Nab per nucleo familiare: min. è uguale a 1Media = 2,7max corrisponde a 3Waldchi2(5) è uguale a 235,11log = -4945,0606 probabilità > chi2 = 0,0000coefficiente di errore dell'orologio. z p>z [intervallo 95% conf]varX.0710077! . ! ! ! ! 0934028 0.76 0.447 -.1120585 .25407391.Età1 -23.19086 5.407541 -4.29 0.000 -33.78945 -12.59228agegp1#c.varX1 .4936027 .19496 2,53 0,011 . **cr** **cr** . . ..1114881 .8757173Tempo .8146081 .100225 8 .12 0.000 .6181708 1.011045agegp1#c.ora1 -.9569501 .1776534 -5.39 0.000 -1.305144 -.6087557_contro 77.36584 2.625491 29.47 0.000 72.21997 82.51171Stima dei parametri degli effetti casuali Std Err. [Intervallo di configurazione 95%]ID studio: non strutturatovar(tempo) .7128062 . : .var(varX) .0130577 . ; .var(_cons) 178 corsi. 6541. . Migliora la velocità del tuo computer oggi scaricando questo software: risolverà i problemi del tuo PC.What Is The Stata Standard Error Calculation Error And How To Fix It?
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Qu'est-ce Qui Est Considéré Comme L'erreur De Calcul De L'erreur Standard Stata Et Cela Pour La Corriger ?Related posts:
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