İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (60) – Sıralı Probit Modeli – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma
On yılı aşkın süredir ödev yapma desteği veren Ödevcim Akademik, size İstatistiğin her alanında yardımcı olacaktır. Sosyal Bilimlerde İstatistik, İstatistik Nedir, İstatistik Fiyatları, Ücretli İstatistik Yaptırma, Analiz Yaptırma, Veri Analizi Yaptırma aramalarında sizde Ödevcim Akademik destek olsun istiyorsanız yapmanız gerekenler çok basit. Öncelikle İstatistik ile ilgili belgelerinizi akademikodevcim@gmail.com sayfamızdan gönderebilir ödevleriniz, tezleriniz, makaleleriniz ve projeleriniz ile ilgili destek alabilirsiniz.
Bununla birlikte, bu senaryoda siyahlar beyazlara göre daha avantajlı bir yaşam sürmeye başlarlar ve bu avantajın yavaş yavaş aşındığını görürler. Durum 2’de, ana ve etkileşim etki parametrelerinin ikisi de pozitiftir ve bu, negatif olan geçiş yaşları oluşturur. Gözlemlenen yaşam süresi boyunca siyah-beyaz boşluk genişler. Durum 3’te, ana ve etkileşim etki parametrelerinin her ikisi de negatiftir ve yaşam süresi dışında da meydana gelen geçiş yaşları üretir (negatif). Bu durumlarda, siyahlar yaşam boyunca beyazlara göre daha düşük ölüm oranı ve yaşla birlikte genişleyen fark olduğunu kanıtlıyor. Son olarak, Durum 4’te ana etki olumludur ve etkileşim etkisi olumsuzdur, olumlu ve genel olarak beklentiyle tutarlı olan geçiş yaşları üretir. Yani, beyaz avantajı yaşla birlikte azalır.
Şekilde görüldüğü gibi, örneklenen parametre değerlerinin büyük çoğunluğu – bunların% 97,3’ü – senaryo 4’ün kapsamındadır. Genel olarak, örnek parametre değerlerinin% 1,6’sı senaryo 1’in kapsamına girerken, örnek parametre değerlerinin% 1,1’i senaryo 2’nin kapsamına girer. ve hiçbiri senaryo 3’ün kapsamına girmez. Dolayısıyla, Bayesçi bir bakış açısına göre, büyük bir olasılıkla bir geçişin var olması ve ölüm oranının yaş örüntüsünün teori ile tutarlı olması, yani siyahlar yaşamın ilk yıllarında dezavantajlıdır, ancak beyazlar avantaj yaşla birlikte azalır.
Buna karşılık, siyahların yaşa göre ölüm oranlarında büyük ve artan bir avantaj elde etme (3. durum) ve
beyazların yaşa göre artan bir avantaj elde etme (2. durum) veya
siyahların hayata başlaması gibi çok düşük olasılıklar vardır. yaşla birlikte azalan avantaj (durum 1).
Katkıda bulunan parametreleri göz önünde bulundurmaktansa, geçişi dağılımını özetleyerek daha ayrıntılı olarak ele alabiliriz. Şekil 8.8 bir iz grafiğini ve 0 ile 200 yaş arasındaki geçiş yaşları için dağılımın bir histogramını göstermektedir. İz grafiği, periyodik olarak çok yüksek veya çok düşük örneklenmiş değerlerle, geçiş yaşlarının görünüşte sabit bir dağılımını gösterir. Histogram, geçiş yaşının tüm örneklenmiş değerlerine dayalı ortalama yaş, tüm örneklenen değerlere dayalı medyan geçiş yaşı, yalnızca 0 ve 200 yaşları arasındaki değerlere dayalı ortalama yaş dahil olmak üzere, geçiş için çeşitli özet istatistikleri gösterir. Ve tipik maksimum olasılıkla tahmin edilen geçiş yaşıdır. Bu son yaş, katkıda bulunan parametreler için maksimum olasılık tahminleri alınarak, bunları Denklem 8.9’a yerleştirerek ve yaş için çözerek bulunur.
Genel olarak, geçiş yaşının çeşitli ölçüleri büyük ölçüde değişir. Çapraz yaş için tüm örneklenen değerler dikkate alındığında arka ortalama 69.04’tür, ancak yalnızca [0,200] aralığa düşen değerler dikkate alındığında arka ortalama 84.1’dir. Tüm değerler dikkate alındığında medyan yaş 81.6 idi ve bu da 81.9 olan maksimum olasılık tahminine çok yakındır. Yaş aralığı üzerinde kısıtlamalar olsun ya da olmasın arka ortalama tahminleri, medyan ve maksimum olasılık tahminlerinden daha aşırıdır.
Bu aşırılık, aşırı pozitif ve negatif değerlerin ortalamaya uyguladığı etkiye atfedilebilir ve bizi bölümün başında sorulan soruya getirir: Çapraz geçişin insan “yaşam süresinin” dışına çıkma olasılığı nedir? ilgisiz bir miktar / sorun mu? Açıkçası, 0 yaşam süresinin alt sınırıdır. Şimdiye kadar yaşayan en yaşlı insan 122 yaşına kadar yaşadı ve bu nedenle 122 makul bir üst sınır olabilir. Sonuçlarımıza göre, geçiş yaşının bu aralıkta olma olasılığı 0,966’dır.
Geçiş yaşının negatif olma olasılığı 0,011’dir; geçiş yaşının 122’den büyük olma olasılığı 0,023’tür. Bu sonuçlar, çapraz geçişin büyük olasılıkla yaşam süresi boyunca gerçekleştiğini göstermektedir.
Üst sınır olarak 122’yi kullanmaya bir alternatif olarak, doğumda beklenen yaşam süresini, (teoride) bir popülasyondaki çoğu ölümün etrafında toplandığı bir yaşı temsil ettiği göz önüne alındığında daha makul bir üst sınır olarak düşünebiliriz. doğumda yaklaşık 78’dir. Çapraz geçişin bu yaştan önce (ancak 0 yaşından sonra!) meydana gelme olasılığı: 0,258, nispeten küçük bir olasılıktır. Bununla birlikte, araştırmalar, geçişin ölüm oranlarında nüfus içi heterojenliğin bir iddiası olduğunu savunmuştur (Lynch, Brown ve Harmsen 2003) ve bu nedenle, geçişin nüfusun yarısı ölünceye kadar gerçekleşmesini beklemeyebiliriz.
Bugün doğan bireylerin yaklaşık yarısı 80 yaşına kadar yaşamayı bekleyebilir ve bu nedenle geçiş yaşının, nüfusun yalnızca yaklaşık% 1-2’sinin hayatta kaldığı yaş olan 80 ile 100 arasında olma olasılığını göz önünde bulundurabiliriz. Dolayısıyla, geçiş bu yaştan sonra meydana gelirse, çok az önemli bir önemi vardır. Geçiş yaşının 80 ile 100 arasına düşme olasılığı .506’dır.
Bu spesifik olasılıklara ek olarak, geçiş yaşı için olasılık aralıkları oluşturmayı düşünebiliriz. Geçiş yaşı için% 95 olasılık aralığı [57.1,120.2] ve% 90 aralık [72.1,108.0] ‘dır. Tüm bu sonuçlar birlikte ele alındığında, maksimum olasılık yaklaşımının sunabileceğinden çok daha ayrıntılı bir geçiş yaşı özeti sağlar. Esasen, bu sonuçlardan, geçişin var olduğu ve bir popülasyon içindeki bireylerin normal yaşam süresi içinde meydana geldiği sonucuna varabiliriz.6
Sıralı Probit Modeli
İkili probit modeli, sonuç değişkenimizin ikili olmaktan çok sıralı olması durumunda kolaylıkla genelleştirilebilir. Sonuç değişkeninin çeşitli kategorilerle sıralı olması durumunda (örneğin, beşten fazla), bir OLS regresyon modelini düşünebiliriz. Bununla birlikte, tanım gereği sıralı değişkenler, OLS regresyonunu teorik olarak uygunsuz kılan, kategoriler arasında eşit olmayan aralıklarla sıralanabilir sonuç kategorilerine sahiptir.
Örneğin, sağlık araştırmalarında, Mükemmel, İyi, Orta ve Kötü kategorileriyle dört kategorili kendi kendine derecelendirilmiş bir sağlık ölçüsü, yaygın olarak kullanılan bir sonuç değişkenidir. Kategorilerin sıralaması, en iyi sağlıktan en kötü sağlığa doğru açık bir ilerlemeyi yansıtsa da, örneğin, Mükemmel ve İyi arasındaki aralık, mutlaka, İyi ve Kötü arasındaki aralıkla karşılaştırılamaz. Bu nedenle, aralık düzeyinde bir sonuç gerektiren OLS regresyonu uygun olmayan bir modeldir. Bununla birlikte, kategorilerin sayısı arttıkça – ve dolayısıyla herhangi iki kategori arasındaki aralık genişliği küçüldükçe – aralık genişlikleri arasındaki fark önemsiz hale gelebilir ve OLS regresyonunun meşru kullanımını potansiyel hale getirebilir. Örnekte bu olasılığı ele alacağız.
Not: Teknik olarak, ölüm yaş dağılımı için beklenen değerdir, ancak çoğu modern toplumda ölümler giderek bu nokta etrafında kümelenmektedir.
Doğrusu, geçidin var olmadığının varsayılmasının temel nedeni, bunun yaşlı insanlar arasında yanlış bildirilen bir yaş eseri olmasıdır. Yaş yanlış bildirimi, çoğu bireyin tipik olarak böyle bir yanlış bildirim bulmayı beklediğimizden daha genç yaşta gözlemlendiği uzunlamasına bir çalışmada daha az sorunludur. Yine de kullandığımız model ile bu tür ölçüm hatalarını kolayca kontrol edemiyoruz.
On yılı aşkın süredir ödev yapma desteği veren Ödevcim Akademik, size İstatistiğin her alanında yardımcı olacaktır. Sosyal Bilimlerde İstatistik, İstatistik Nedir, İstatistik Fiyatları, Ücretli İstatistik Yaptırma, Analiz Yaptırma, Veri Analizi Yaptırma aramalarında sizde Ödevcim Akademik destek olsun istiyorsanız yapmanız gerekenler çok basit. Öncelikle İstatistik ile ilgili belgelerinizi akademikodevcim@gmail.com sayfamızdan gönderebilir ödevleriniz, tezleriniz, makaleleriniz ve projeleriniz ile ilgili destek alabilirsiniz.
aşırı pozitif ve negatif değerlerin ortalamaya uyguladığı çoğu modern toplumda ölümler geçiş yaşı için olasılık aralıkları Geçiş yaşının negatif olma olasılığı İkili Probit Modeli İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (60) – Sıralı Probit Modeli – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma örneklenen parametre değerleri sağlık araştırmaları Sıralı Probit Modeli