İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (63) – Model Geliştirme ve Parametre Yorumlama – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Whatsapp Mesajı + 90 542 371 29 52 - Ödev Yaptırma, Proje Yaptırma, Tez Yaptırma, Makale Yaptırma, Essay Yaptırma, Literatür Taraması Yaptırma, Vaka İncelemesi Yaptırma, Research Paper Yaptırma, Akademik Makale Yaptırma, İntihal Oranı Düşürme, İstatistik Ödev Yaptırma, İstatistik Proje Yaptırma, İstatistik Tez Yaptırma, İstatistik Makale Yaptırma, İstatistik Essay Yaptırma, Edebiyat Ödev Yaptırma, Edebiyat Proje Yaptırma, Edebiyat Tez Yaptırma, İngilizce Ödev Yaptırma, İngilizce Proje Yaptırma, İngilizce Tez Yaptırma, İngilizce Makale Yaptırma, Her Dilde Ödev Yaptırma, Hukuk Ödev Yaptırma, Hukuk Proje Yaptırma, Hukuk Tez Yaptırma, Hukuk Makale Yaptırma, Hukuk Essay Yaptırma, Hukuk Soru Çözümü Yaptırma, Psikoloji Ödev Yaptırma, Psikoloji Proje Yaptırma, Psikoloji Tez Yaptırma, Psikoloji Makale Yaptırma, İnşaat Ödev Yaptırma, İnşaat Proje Yaptırma, İnşaat Tez Yaptırma, İnşaat Çizim Yaptırma, Matlab Yaptırma, Spss Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçların Yorumlanması, Spss Ücretleri, Tez Yazdırma, Ödev Danışmanlığı, Ücretli Ödev Yaptırma, Endüstri Mühendisliği Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Matlab Ödev Yaptırma, Tez Danışmanlığı, Makale Danışmanlığı

1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (Bu yazıya oy vermek ister misiniz?)
Loading...

İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (63) – Model Geliştirme ve Parametre Yorumlama – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma

30 Eylül 2020 İki modelde katsayılar arasında karşılaştırmalar İkili probit ve ordinal probit modelleri İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (63) – Model Geliştirme ve Parametre Yorumlama – İstatistik Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik Yaptırma Kesişme ve eşikler için maksimum olasılık maksimum olasılık sonuçları Ödevcim Akademik sıralı bir sonuç değişkeni Sıralı probit modelinin sonuçları STATA sonuçları ile Gibbs örnekleme sonuçları 0
İstatistik – Sosyal Bilimlerde İstatistik (63) – Model Geliştirme ve Parametre Yorumlama – 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.


Şekil 8.11, çeşitli durumlar için gizli puanların dağılımlarını göstererek Şekil 8.4’ün sonuçlarını tekrarlamaktadır. Spesifik olarak, şekil, her biri sağlık öğesine farklı bir gözlemlenen yanıta sahip olan beş örnek üye için gizli dağılımları göstermektedir. Çifte kesilmiş normal dağılımlardan gizli puanlar alma sürecini daha iyi göstermek için, şekil beş gizli özellik dağılımının tümünü birlikte göstermektedir. Aşırı sol dağılım, maddeye “1” yanıtını veren bir bireye yönelik keten dağılımıdır; ikinci dağılım, gözlemlenen maddede “2” olarak yanıt veren bir kişi içindir.

Eşiklerin yerleştirilmesine bağlı olarak yoğunlukların genişlikleri değiştiği için yoğunlukların yükseklikleri tutarlı olmasa da, beş dağılım genel bir gizli özellik dağılımının “dilimleri” olarak görünmektedir. Her bir bireyin dağılımının bitişik dağılımlarla örtüştüğünü unutmamak önemlidir. Dağılımlar, eşikler her yinelemede güncellendiği için örtüşür – bir eşik düşük olduğunda, eşik ile bölünmüş kategorilerdeki gizli özellikler için kabul edilebilir aralık etkilenir.

Tablo 8.4, maksimum olasılık sonuçları ile birlikte sıralı probit model algoritmasının sonuçlarını göstermektedir. Kesişme ve eşikler haricinde, maksimum olasılık ve Bayesçi (arka ortalama) tahminleri neredeyse aynıdır. Erkeklerin sağlığı daha iyidir ve beyaz olmayanların sağlığı daha kötüdür. Daha fazla fiziksel durumu olan kişiler gibi, hastaneye kaldırılan kişilerin de sağlığı daha kötüdür. Yaş ve doktor ziyaretlerinin sağlık üzerinde önemli bir etkisi yoktur, ancak vücut kitle indeksi, fiziksel sağlık önlemleri kontrol edildikten sonra bile marjinal olarak önemli bir etkiye sahiptir.

Kesişme ve eşikler için maksimum olasılık ve Bayes tahminleri arasındaki fark, modelin farklı parametrelendirmelerini yansıtır. STATA (maksimum olasılık tahminlerini elde etmek için kullanılan paket), model için kesmeyi 0’a sabitler ancak tüm eşikleri tahmin eder. Aksine, kesişimin tahmin edilmesine izin verdik, ancak ikinci eşiğin 0’a eşit olmasını sınırladık. Bu parametrelendirmelerdeki tek fark, gizli dağılımın konumundadır: Bizim parametrelendirmemiz için, gizli dağılım, şuna göre sağa kaydırılır. STATA parametreleştirmesi için gizli dağıtım. Her eşikten (ve kesişimin kendisinden) kesişimimizi çıkarmanın, STATA tarafından elde edilen eşikler için kabaca aynı tahminleri verdiğine dikkat edin.

STATA sonuçları ile Gibbs örnekleme sonuçları arasındaki tek çarpıcı fark psuedo-R2’dir. Gibbs örnekleyici tahmini 0,105 ile 0,182 arasında değişmekle birlikte, ortalama 0,144 ile STATA tahmini 0,049’da önemli ölçüde daha küçüktür. Görünüşte büyük olan bu tutarsızlığın nedeni, sözde r-kareyi hesaplamak için birçok farklı yöntem olması ve kullandığım yöntemin STATA’lardan farklı olmasıdır.

Bir sözde R2 üretmek için burada kullanılan yaklaşım, daha önce ikili probit modeli için açıklanan yaklaşımla aynıdır. OLS regresyonunda, R2’yi hesaplamaya yönelik bir yaklaşım, sonuç değişkeni için hata varyansının toplam varyansa oranını – diğer bir deyişle hata varyansı olan toplam varyans oranını – 1’den çıkarmaktır. Tek fark, bu nedenle OLS yaklaşımı ile ikili ve ordinal probit modellerinde kullanılan yaklaşım arasında, OLS’de kullanıldığı gibi gözlenen sonuç değişkeninin varyansı yerine gizli verilerin varyansının kullanılması vardır. Net sonuç, R2 için dağılımın probit modellerinde OLS modeline göre biraz daha geniş olma eğiliminde olmasıdır, bu da gizli verilerin ham ölçümünün getirdiği ek belirsizliği yansıtır.

Bölümde daha önce tartıştığım bir konu, sıralı bir sonuç değişkeni ile basitçe OLS regresyonu kullanmak yerine bir çeşit GLM kullanmanın gerekli olup olmadığıdır. OLS ve GLM sonuçları arasındaki farkların sonuç kategorilerinin sayısı arttıkça azalma eğiliminde olduğu doğru olsa da, sonuçta ihtiyaç duyulan gerçek kategori sayısı modelden modele değişebilir. Bu nedenle, bir GLM veya OLS regresyonunun kullanılıp kullanılmayacağına gerçekten karar vermekle ilgileniyorsak, hem modelleri hem de
önemli ölçüde farklı bir uyum oluşturup oluşturmadıklarını belirleyin. Klasik yaklaşım, iç içe olmayan modeller arasında resmi karşılaştırma yolunda çok az şey sunar; Bayesci yaklaşım ise sınırsız resmi karşılaştırmalar yapma yeteneği sunar.

Yapılabilecek böyle bir karşılaştırma, OLS modelinden R2 için dağılımları sıralı probit modeli için sözde-R2 dağılımı ile karşılaştırmaktır. Şekil 8.12, hem ordinal probit modeli hem de OLS modeli için R2 dağılımlarını göstermektedir. Şekilde görüldüğü gibi, modellerin aşağı yukarı eşit derecede iyi uydukları görülüyor, sıralı probit uyumu belki biraz daha iyi. Probit ve OLS modelleri için ortalama R2 sırasıyla .144 ve .138 idi. Bayesçi bir bakış açısına göre, bu dağılımlar resmi olarak karşılaştırılabilir. Sıralı probit modelinin OLS modelinden daha iyi uyma olasılığı p (R2> R2) olup, OLS dağılımında maksimum R2 değerini aşan R2 için sıralı probit dağılımında R2 değerlerinin oranı olarak hesaplanabilir probit OLS R2 için. Bu değer 0’dır. OLS modelinin probit modelinden daha kötü uyma olasılığı .00025’tir. Bu nedenle sonuçlar, iki modelin ayırt edilemez olduğunu göstermektedir.

İki modelde katsayılar arasında karşılaştırmalar yapılabilir mi? Ne yazık ki hayır: Probit modelinin hata varyansının 1 olduğunu varsaydığı, OLS regresyon modelinde hata varyans parametresinin tahmin edildiği göz önüne alındığında, katsayılar modeller arasında doğrudan karşılaştırılamaz. Bayesliler olasılık dağılımları arasında karşılaştırma yapmakta zorluk çekmezler, ancak karşılaştırmalarımızın mantıklı olup olmadığını her zaman belirlemeliyiz. Probit ve OLS modellerini karşılaştırırken, katsayılar farklı ölçeklerdedir ve bu nedenle katsayılar doğrudan karşılaştırılamaz.

Sıralı probit modelinin sonuçları, ikili probit modelinde yaptığımız gibi, “siyah” parametresi ve yaş-siyah arası dağılımları kullanarak, sağlık geçiş yaşının bir dağılımını üretmek için kullanılabilir. eylem parametresi. Tablo 8.5, sağlık geçiş yaşı için bir dizi özetler sunmaktadır. Sağlık geçişi için merkezi yaş (ortalama veya medyan), ölüm oranlarının geçiş yaşından önemli ölçüde daha yüksektir. Aslında, çeşitli özet ölçümler, normal insan ömrü boyunca bir sağlık geçişinin meydana gelme olasılığının düşük olduğunu göstermektedir.

İkili probit ve ordinal probit modellerinin sonuçları, birlikte ele alındığında, siyahlar için ölüm oranları, daha sonraki yaşamda beyazların ölüm oranlarının altına düşmesine rağmen, siyahların sağlıklarının her yaşta daha kötü olduğunu göstermektedir. Bu sonuca varmak için daha güçlü bir yaklaşım, sağlık ve ölüm oranlarını aynı anda ele alan bir model gerektirir – çok değişkenli bir model. Çok değişkenli modeller sonraki bölümlerin konusudur.


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.


 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir