Marginsplot Nel Forex Stata

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Cercheremo di mantenere i reindirizzamenti in modo che i vecchi URL continueranno a lavorare nel miglior modo possibile. Benvenuti al Istituto per la ricerca e l'istruzione digitale Aiuto Consulting Group Stat dando un regalo Stata FAQ Come posso rappresentare graficamente i risultati del comando margini (Stata 12) i risultati sulla rappresentazione grafica del comando margini può aiutare nell'interpretazione del modello. Stata 12 ha introdotto il comando marginsplot che rendono il processo di grafica molto semplice. Consente di iniziare con un esempio semplice. Il primo esempio è un 3x2 analisi fattoriale di covarianza. Faremo funzionare il modello utilizzando ANOVA ma vorremmo ottenere gli stessi risultati se abbiamo eseguito utilizzando la regressione. Successivamente, si corre il comando margini per ottenere i sei regolare significa cellule dall'interazione 3x2. Queste cellule medie aggiustate sono chiamati minimi quadrati mezzi (lsmeans) in SAS o medie marginali stimate (EMMEANS) in SPSS. Il marginsplot viene utilizzata dopo i margini per tracciare i mezzi a cella adjusted. Possiamo anche rappresentare graficamente i risultati per le femmine dal prog semplicemente utilizzando l'opzione x (). Per il nostro secondo esempio ci sarà un grafico i risultati di una categorica di interazione continua da un modello di regressione logistica. Useremo il comando margini per ottenere le probabilità previste per 11 valori di s dal 20 al 70 per entrambi f pari a zero uguale e uguali tra f. L'opzione vsquish solo riduce il numero di righe vuote nell'output. In totale, ci sono 22 valori nella tabella di cui sopra. Ci sono due probabilità previste per ogni valore di s. Uno ciascuno per i maschi e femmine. Ora possiamo andare avanti e rappresentare graficamente le probabilità usando il comando marginsplot. Questa volta includerà gli intervalli di confidenza di default. Possiamo fare il grafico più visivamente attraente ombreggiando l'area all'interno degli intervalli di confidenza. Il grafico delle probabilità di cui sopra è bello come quanto va, ma la presentazione dei risultati potrebbe essere più chiaro se dovessimo rappresentare graficamente la differenza di probabilità tra maschi e femmine. Per fare questo avremo bisogno di eseguire nuovamente il comando margini calcolando la variazione discreta per f ad ogni valore di lettura. Siamo in grado di ottenere la differenza utilizzando l'opzione dydx (derivata). Tutto è pronto per il comando marginsplot. Bello come il grafico qui sopra è, potrebbe apparire meglio fatto come una trama gamma con sfumature area compresa tra i limiti di confidenza superiore e inferiore. Se si desidera che le linee in questi grafici per essere più agevole, basta includere più valori in a scelta, dire (20 (2) 70) invece di (20 (5) 70). 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