Interpreting and Visualizing Regression Models Using Stata


Author: Michael N. Mitchell
Publisher: Stata Press
ISBN: 9781597181075
Category: Mathematics
Page: 558
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Michael Mitchell's Interpreting and Visualizing Regression Models Using Stata is a clear treatment of how to carefully present results from model-fitting in a wide variety of settings. It is a boon to anyone who has to present the tangible meaning of a complex model in a clear fashion, regardless of the audience. As an example, many experienced researchers start to squirm when asked to give a simple explanation of the applied meaning of interactions in nonlinear models such as logistic regression. The tools in Mitchell's book make this task much more enjoyable and comprehensible. Mitchell starts with simple linear regression (which is simple in all ways), and then adds polynomials and discontinuities. This is followed by 2-way and 3-way interaction until interpretation of coefficients through words is difficult. By careful use of Stata's marginsplot command, Mitchell shows how well graphs can be used to show effects. He also includes careful verbal interpretation of coefficients to make communications complete. He then extends the methods from linear regression to various types of nonlinear regression, such as multilevel or survival models. A significant difference between this book and most others on regression models is that Mitchell spends quite some time on fitting and visualizing discontinuous models' models where the outcome can change value suddenly at thresholds. Such models are natural in settings such as education and policy evaluation, where graduation or policy changes can make sudden changes in income or revenue. This book is a worthwhile addition to the library of anyone involved in statistical consulting, teaching, or collaborative applied statistical environments.

Datenanalyse mit Stata

Allgemeine Konzepte der Datenanalyse und ihre praktische Anwendung
Author: Ulrich Kohler,Frauke Kreuter
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
ISBN: 3110469502
Category: Business & Economics
Page: 526
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Dieses Buch bietet eine Einführung in das Datenanalysepaket Stata und ist zugleich das einzige Buch über Stata, das auch Anfängern eine ausreichende Erklärung statistischer Verfahren liefert. „Datenanalyse mit Stata" ist kein Befehls-Handbuch sondern erläutert alle Schritte einer Datenanalyse an praktischen Beispielen. Die Beispiele beziehen sich auf Themen der öffentlichen Diskussion oder der direkten Umgebung der meisten Leser. Damit eignet sich diese Buch als Einstieg in Data Analytics in allen Disziplinen. Die neue Auflage bietet einen systematischeren Zugang zum Datenmanagement in Gegenwart von „Missing Values" und behandelt die in der Stata-Programmversion 14 implementierte Unicode-Codierung.

Regressionsanalyse in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung Band 1

Eine nichtmathematische Einführung mit SPSS und Stata
Author: Matthias-W. Stoetzer
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3662538245
Category: Business & Economics
Page: 326
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Das Lehrbuch richtet sich an Studierende und Wissenschaftler, die im Rahmen einer Forschungsarbeit selbst Daten erheben und analysieren oder die vorhandene Literatur auswerten müssen. Häufig stehen sie vor dem Problem, nur schemenhafte (und häufig wenig erfreuliche) Erinnerungen an ihre Statistik- oder Ökonometrieveranstaltungen zu besitzen. Die Regressionsanalyse ist die gängige Methode zur Untersuchung empirischer Fragestellungen in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Dabei verzichtet der Autor erstens auf jede abschreckende mathematische Ausführung. Zweitens sind die Kapitel so aufgebaut, dass ein selbständiges Studium problemlos möglich ist. Drittens wird der Leser Schritt für Schritt von der einfachsten Regression zu komplexeren Verfahren geführt. Hierzu sind jedem Kapitel die wichtigsten Lernziele und Schlüsselbegriffe vorangestellt. Jedes Kapitel schließt mit einer Reihe von Übungsaufgaben mit Lösungen. Alle Regressionsverfahren und Tests werden jeweils anhand der Statistikprogramme SPSS und Stata sowie mittels Screenshots erklärt. Behandelt werden auch komplexere Probleme (z. B. Heteroskedastie, Autokorrelation, Multikollinearität, einflussreiche Beobachtungen und Fehlspezifikation). Diese ebenfalls nicht unter mathematischen Aspekten, sondern hinsichtlich ihrer inhaltlichen Konsequenzen und möglichen Lösungen. Darüber hinaus erläutert das Buch die praktischen Schwierigkeiten der Ermittlung kausaler Wirkungen (das Roy-Rubin-Kausalmodell), der Unterscheidung von statistischer Signifikanz und inhaltlicher Relevanz sowie optimaler Stichprobenumfänge.

Applied Ordinal Logistic Regression Using Stata

From Single-Level to Multilevel Modeling
Author: Xing Liu
Publisher: SAGE Publications
ISBN: 1483319768
Category: Social Science
Page: 552
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The first book to provide a unified framework for both single-level and multilevel modeling of ordinal categorical data, Applied Ordinal Logistic Regression Using Stata by Xing Liu helps readers learn how to conduct analyses, interpret the results from Stata output, and present those results in scholarly writing. Using step-by-step instructions, this non-technical, applied book leads students, applied researchers, and practitioners to a deeper understanding of statistical concepts by closely connecting the underlying theories of models with the application of real-world data using statistical software.

Applied Statistics Using Stata

A Guide for the Social Sciences
Author: Mehmet Mehmetoglu,Tor Georg Jakobsen
Publisher: SAGE
ISBN: 1473987148
Category: Social Science
Page: 376
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Clear, intuitive and written with the social science student in mind, this book represents the ideal combination of statistical theory and practice. It focuses on questions that can be answered using statistics and addresses common themes and problems in a straightforward, easy-to-follow manner. The book carefully combines the conceptual aspects of statistics with detailed technical advice providing both the ‘why’ of statistics and the ‘how’. Built upon a variety of engaging examples from across the social sciences it provides a rich collection of statistical methods and models. Students are encouraged to see the impact of theory whilst simultaneously learning how to manipulate software to meet their needs. The book also provides: Original case studies and data sets Practical guidance on how to run and test models in Stata Downloadable Stata programmes created to work alongside chapters A wide range of detailed applications using Stata Step-by-step notes on writing the relevant code. This excellent text will give anyone doing statistical research in the social sciences the theoretical, technical and applied knowledge needed to succeed.

Statistics with STATA: Version 12


Author: Lawrence C. Hamilton
Publisher: Cengage Learning
ISBN: 0840064632
Category: Mathematics
Page: 496
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For students and practicing researchers alike, STATISTICS WITH STATA Version 12 opens the door to the full use of the popular Stata program--a fast, flexible, and easy-to-use environment for data management and statistics analysis. Integrating Stata's impressive graphics, this comprehensive book presents hundreds of examples showing how to apply Stata to accomplish a wide variety of tasks. Like Stata itself, STATISTICS WITH STATA will make it easier for readers to move fluidly through the world of modern data analysis. Important Notice: Media content referenced within the product description or the product text may not be available in the ebook version.

Regression

Modelle, Methoden und Anwendungen
Author: Ludwig Fahrmeir,Thomas Kneib,Stefan Lang
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3642018378
Category: Business & Economics
Page: 502
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In dem Band beschreiben die Autoren erstmals klassische Regressionsansätze und moderne nicht- und semiparametrische Methoden in einer integrierten und anwendungsorientierten Form. Um Lesern die Analyse eigener Fragestellungen zu ermöglichen, demonstrieren sie die praktische Anwendung der Konzepte und Methoden anhand ausführlicher Fallstudien. Geeignet für Studierende der Statistik sowie für Wissenschaftler und Praktiker, zum Beispiel in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, der Bioinformatik und -statistik, Ökonometrie und Epidemiologie.

Ökonometrie für Dummies


Author: Roberto Pedace
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527801529
Category: Business & Economics
Page: 388
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Theorien verstehen und Techniken anwenden Was haben die Gehälter von Spitzensportlern und der Mindestlohn gemeinsam? Richtig, man kann sie mit Ökonometrie erforschen. Im Buch steht, wie es geht. Und nicht nur dafür, sondern für viele weitere Gebiete lohnt es sich, der zunächst etwas trocken und sperrig anmutenden Materie eine Chance zu geben. Lernen Sie von den Autoren, wie Sie spannende Fragen formulieren, passende Variablen festlegen, treffsichere Modelle entwerfen und Ihre Aussagen auf Herz und Nieren prüfen. Werden Sie sicher im Umgang mit Hypothesentests, Regressionsmodellen, Logit- & Probit-Modellen und allen weiteren gängigen Methoden der Ökonometrie. So begleitet Ökonometrie für Dummies Sie Schritt für Schritt und mit vielen Beispielen samt R Output durch dieses spannende Thema.

Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse


Author: Christof Wolf,Henning Best
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3531920383
Category: Political Science
Page: 1098
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Das Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse bietet in über 40 Kapiteln eine umfassende Darstellung multivariater Analyseverfahren. Schwerpunkte des Handbuchs bilden Grundlagen der Datenanalyse, regressionsanalytische Verfahren für Quer- und Längsschnittsdaten sowie Skalierungsverfahren. Behandelt werden u. a. OLS-, logistische und robuste Regression, Strukturgleichungsmodelle, Mehrebenen-, Panel-, Ereignisdaten- und Zeitreihenanalyse, MDS und Rasch-Modelle. Darüber hinaus werden viele neuere Verfahren dargestellt, etwa multiple Imputation, Bootstrappen, Analyse latenter Klassen und propensity score matching. Jedes Kapitel beginnt mit einer allgemein verständlichen Einführung. Es folgt eine Darstellung der mathematisch-statistischen Grundlagen. Anschließend wird jedes Verfahren anhand eines sozialwissenschaftlichen Beispiels vorgestellt. Die Beiträge enden mit Hinweisen auf typische Anwendungsfehler und einer kommentierten Literaturempfehlung.

A Visual Guide to Stata Graphics, Third Edition


Author: Michael N. Mitchell
Publisher: Stata Press
ISBN: 9781597181068
Category: Mathematics
Page: 499
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Whether you are new to Stata graphics or a seasoned veteran, A Visual Guide to Stata Graphics, Third Edition will reach you how to use Stata to make publication-quality graphics that will stand out and enhance your statistical results. With over 900 illustrated examples and quick-reference tabs, this book quickly guides you to the information you need for creating and customizing high-quality graphs for any type of statistical data. Each graph is displayed in full color with simple and clear instructions that illustrate how to create and customize graphs using either Stata commands or the Stata Graph Editor. Stata’s powerful graphics system gives you complete control over how the elements of your graph look, from marker symbols to lines, from legends to captions and titles, from axis labels to grid lines, and more. Whether you use this book as a learning tool or a quick reference, you will have the power of Stata graphics at your fingertips. The third edition has been updated and expanded to reflect new Stat graphics features, and includes many additional examples. This updated edition illustrates new features to specify fonts and symbols. New sections have been added that illustrate the use of the marginsplot command as well as the use of contour plots.

Visualize This!


Author: Nathan Yau
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527760229
Category: Statistics / Graphic methods / Data processing
Page: 422
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A guide on how to visualise and tell stories with data, providing practical design tips complemented with step-by-step tutorials.

Regressionsanalyse: Theorie, Technik und Anwendung


Author: Dieter Urban,Jochen Mayerl
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3531931148
Category: Social Science
Page: 368
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Das Skript erläutert die Durchführung und Interpretation von klassischen Regressionsanalysen (nach der OLS-Methode). Zudem gibt das Skript eine Einführung in die logistische Regressionsanalyse mit Maximum-Likelihood-Schätzverfahren (ML-Methode). In der Darstellung wird insbesondere auf die Überprüfung der Anwendungsvoraussetzungen von Regressionsschätzungen eingegangen. Auch werden typische Fehlschlüsse und häufig anzutreffende Fehlinterpretationen verdeutlicht (u.a. bei Determinationskoeffizienten und standardisierten Regressionskoeffizienten).

Wählen als rationale Entscheidung

Die Modellierung von Politikreaktionen im Mehrparteiensystem
Author: Paul W. Thurner
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
ISBN: 3486830864
Category: Social Science
Page: 303
View: 5624
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How sensitive do voters react to policy positions of parties in multiparty systems and which implications do the voters policy reactions have for the parties to be reelected? By transferring approaches originally developed in transportation economics and marketing sciences to political science, the book tries to systematically answer these questions. It reformulates the spatial theory of voting in terms of stochastic multiattributive decision theory and uses features of candidates and parties as decision criteria. By taking advantage of statistically innovative tools, empirical policy reaction functions are estimated for the first All-German election in 1990.

Graphisch gestützte Datenanalyse


Author: Rainer Schnell
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
ISBN: 3486787322
Category: Business & Economics
Page: 385
View: 3429
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Der "Schnell" behandelt Techniken zur graphischen Darstellung von Daten oder statistischer Größe im Rahmen von Datenanalysen. Diese "Datenanalysegraphik" ist ein nützliches Instrument für Datenanalytiker, hier wiederum bevorzugt solche in den Sozialwissenschaften.

Tagebuch über die Informationstheorie


Author: Alfréd Rényi
Publisher: Birkhauser
ISBN: 9783764310066
Category: Mathematics
Page: 173
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Grafische Datenanalyse


Author: N.A
Publisher: Lucius & Lucius DE
ISBN: 9783437403507
Category: Biometry
Page: 292
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R in a Nutshell


Author: Joseph Adler
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3897216507
Category: Computers
Page: 768
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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Politische Kultur in Deutschland

Bilanz und Perspektiven der Forschung
Author: Dirk Berg-Schlosser,Jakob Schissler
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3322887189
Category: Social Science
Page: 484
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Die Politik der großen Zahlen

Eine Geschichte der statistischen Denkweise
Author: Alain Desrosières
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3540270116
Category: Mathematics
Page: 434
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Statistik ("Staatenkunde"), Wahrscheinlichkeitsrechnung und die Philosophie der Wahrscheinlichkeit sind auch als "siamesische Drillinge" bekannt. Das Buch analysiert den Werdegang der Statistik und zeigt Verbindungen zwischen der internalistischen Geschichte der Formalismen und Werkzeuge sowie der externalistisch orientierten Geschichte der Institutionen auf. Der Spannungsbogen erstreckt sich vom Vorabend der Französischen Revolution bis hin zum Ende des Zweiten Weltkriegs, wobei Frankreich, Deutschland, England und die USA ausführlich behandelt werden. Was haben Richter und Astronomen gemeinsam? Wer waren die "politischen Arithmetiker"? Was ist ein "Durchschnittsmensch"? Wie ändert sich im Laufe der Zeit das, was man "Realismus" nennt? Kann man vom Teil auf das Ganze schließen? Und wenn ja, warum? Welche Rolle spielt der Franziskanerorden? Wir begegnen Adolphe Quetelet, Karl Pearson, Egon Pearson, Francis Galton, Emile Durkheim und vielen anderen. Glücksspiele, Zufall, Bayesscher Ansatz, das St. Petersburger Paradoxon, der Choleravibrio, Erblichkeit, das Galtonsche Brett, Taxonomie, Wahlprognosen, Arbeitslosigkeit und Ungleichheit, die Entstehung der Arten, die Ordnung der Dinge und die Dinge des Lebens – das sind die Themen des Buches.

An Introduction to Survival Analysis Using Stata, Revised Third Edition


Author: Mario Cleves,William Gould,Yulia Marchenko
Publisher: Stata Press
ISBN: 9781597181747
Category: Mathematics
Page: 428
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An Introduction to Survival Analysis Using Stata, Revised Third Edition is the ideal tutorial for professional data analysts who want to learn survival analysis for the first time or who are well versed" "in survival analysis but are not as dexterous in using Stata to" "analyze survival data. This text also serves as a valuable reference to those readers who already have experience using Stata s survival analysis routines. The revised third edition has been updated for Stata 14, and it includes a new section on predictive margins and marginal effects, which demonstrates how to obtain and visualize marginal predictions and marginal effects using the margins and marginsplot commands after survival regression models. Survival analysis is a field of its own that requires specialized data management and analysis procedures. To meet this requirement, Stata provides the st family of commands for organizing and summarizing survival data. This book provides statistical theory, step-by-step procedures for analyzing survival data, an in-depth usage guide for Stata's most widely used st commands, and a collection of tips for using Stata to analyze survival data and to present the results. This book develops from first principles the statistical concepts unique to survival data and assumes only a knowledge of basic probability and statistics and a working knowledge of Stata. The first three chapters of the text cover basic theoretical concepts: hazard functions, cumulative hazard functions, and their interpretations; survivor functions; hazard models; and a comparison of nonparametric, semiparametric, and parametric methodologies. Chapter 4 deals with censoring and truncation. The next three chapters cover the formatting, manipulation, stsetting, and error checking involved in preparing survival data for analysis using Stata's st analysis commands. Chapter 8 covers nonparametric methods, including the Kaplan Meier and Nelson Aalen estimators and the various nonparametric tests for the equality of survival experience. Chapters 9 11 discuss Cox regression and include various examples of fitting a Cox model, obtaining predictions, interpreting results, building models, model diagnostics, and regression with survey data. The next four chapters cover parametric models, which are fit using Stata's streg command. These chapters include detailed derivations of all six parametric models currently supported in Stata and methods for determining which model is appropriate, as well as information on stratification, obtaining predictions, and advanced topics such as frailty models. Chapter 16 is devoted to power and sample-size calculations for survival studies. The final chapter covers survival analysis in the presence of competing risks."