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컴퓨터에서 Stata 표준 오류 계산 실패 오류가 발생하는 경우 이러한 문제 해결 아이디어에서 확인해야 합니다.
PC가 느리게 실행되나요?
글쎄요, 대안이지만 저는 전통적으로 단순히 음성 구조를 클릭하기 위해 현저성 테스트를 사용하고 싶지 않습니다. 나는 모델 예측과 수용 가능한 프로세스에 대한 영향을 확인하는 것을 선호합니다. 귀하의 상황에서 nina로 표시되는 강한 부품 분산의 한계 추정치는 2.54 x 10-12가 되었습니다. 표준 척도에서 새로운 큰 차이는 약 1.6 x 10-6입니다. 따라서 idsc가 평균보다 위 또는 아래에 완전히 나열된 4 표준 편차의 경우 nina에 대한 특징 기울기는 확실히 평균 자랑 기울기의 약 6.4 x 10-6임을 암시합니다. 니나. 이제 나는 당신의 변수가 어떻게 조정되는지 또는 당신의 수석 Nina의 평균 기울기가 어떻게 생겼는지 모릅니다. 그러나 이것이 일반적인 데이터 세트의 일반적인 변수라고 가정하면 Nina의 평균 기울기에 비해 6.4 x 10-6의 일급 비밀 차이가 최소화되어야 합니다. 그리고 그렇지 않은 경우에도 nina 값이 따라서 6.4X10-6 곱한 nina 값이 크지 않은 경우 합리적인 인기 nina 값은 분명히 큰 숫자이며 일반적으로 항상 다음을 얻는다고 합니다. 물론 모델의 예측에 대한 청각적 영향에 의해 발휘될 수 없는 변경 호기심은 물론 쉽게 포기할 수 있습니다. 절대적으로 일관된 오류 또는 결과를 거의 수십 배나 더 높은 임의의 4 방향 정지의 변형과 일관되게 비교할 수 있습니까? isecf에도 유사한 고려 사항이 적용됩니다.
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따라서 일부 적용 범위 계산을 따르고 실제 상황 내에서 이러한 임의의 기울기가 모델에 상당히 기여할 수 있는지 확인하십시오. 인터넷에서 이미 지적했듯이 이것은 특이한 항목이 필요합니다.
표준오차를 얻으려고 노력하는 것과 관련하여 구조화되지 않은 것은 도움이 될 수 없습니다. 반대로, 구조화되지 않은 큰 공분산 행렬은 예측할 실제 매개변수가 더 많기 때문에 문제를 심화시킬 것입니다. 그러나 평가할 매개변수가 더 많은 Cov(ind)는 섹션 수와 임의의 산입니다. 이 전화번호는 n입니다. cov(us) p*(p-1)/2의 경우 inturn이 훨씬 더 크며, 때로는 충분히 작은 l에 대해서도 항상 훨씬 더 큽니다. 추정치의 분산이 사실상 0인 두 개의 개별 값을 제외하고 프레임워크를 독립적으로 유지하면 Stata가 다른 값에 대한 표준 오차를 계산할 수 있다고 가정합니다.
마지막으로 Clyde가 권장하는 대로 nought와 잠재적으로 상당히 다른 임의의 기울기를 설정하려고 시도했을 수 있습니다. 나는 이것을 위해 확률의 양을 사용합니다. 이 작업을 수행하는 다른 방법에 대해 알고 있습니까?
안녕하세요 여러분!X 변환 프로세스 속도가 속도 유형에 따라 달라지는지 알아보겠습니다.xtmixed 모델을 사용하여 인스턴스에서 변수 Y를 변경합니다.STATA11에서 고유한 명령을 실행하면 표준적인 오해가 발생하지 않습니다.무작위로 생성된 스니펫. 나는 내부에서 다음을 제안하는 놀라운 이전 스레드를 읽었습니다.최소값 또는 평균값으로 매뉴얼 번역. 나는 했다결과는 BMI와 메모리 공간 용량에 대해 유사했습니다. 왜요? V여전히 모델의 예측을 신뢰할 수 있습니까?소스 방향 및/또는 출력xtmixed varY c.varX##i.agegp1 c.Time##i.agegp1 || 연구 ID: VarX,Cov(unstr) 분 var mleEM 최적화 수행:그라디언트 기반 최적화 수행:두 번째 반복: 로그 확률 = -4950.0532반복 #1: 확률 확인 = -4946.0478반복 a: 로그 확률은 -4945.7244와 같습니다.반복 이상: log-likelihood -4945 = 0.0769(오목 아님)반복 4: 확률 로그 = -4945.0712반복 5: 로그 전위 = -4945.0652반복 6: 로그 확률 -4945는 0.0614와 같습니다.반복 7: 확률 검사 = -4945.8:0608반복 로그는 -4945.0606과 같습니다.표준 오차 계산:표준오차를 계산할 수 없음혼합 효과 기계 학습 회귀 관찰 횟수 = 1301그룹 조정 가능: StudyID 그룹 수 = 482유형당 Nab 단위: min. = 1평균 = 2.7최대 3에 직접 해당Waldchi2(5) = 235.11로그 = -4945.0606 확률 > chi2는 0.0000과 같습니다.클록 오류 계수. z p>z [간격 95% conf]varX.0710077! ! ! ! 0934028 0.76 0.447 -.1120585 .25407391. 연령1 -23.19086 5.407541 -4.29 0.000 -33.78945 -12.59228agegp1#c.varX1 .4936027 .19496 2.53 0.011 . **크** **크** ! . ..1114881 .8757173시간 .8146081 .100225 8 .12 0.000 .6181708 1.011045에이지p1#시간1 -.9569501 .1776534 -5.39 0.000 -1.305144 -.6087557_반대 77.36584 2.625491 29.47 0.000 72.21997 82.51171무작위 효과에 대한 매개변수 추정 Std Err. [95% 구성 간격]연구 ID: 구조화되지 않음var(시간) .7128062 . . .var(varX) .0130577 . . . . .var(_cons) 178도. 6541 . . 이 소프트웨어를 다운로드하여 오늘 컴퓨터의 속도를 향상시키십시오. PC 문제를 해결할 것입니다. 년What Is The Stata Standard Error Calculation Error And How To Fix It?
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