Asymptotic सहप्रसरण मैट्रिक्स में stata विदेशी मुद्रा

असीम्पटोटिक सह-मैट्रिक्स मैट्रिक्स आकलन के लिए स्टेटैज क्षमताओं को बढ़ाते हुए एवर रूटिन (बाम और स्काफ़र, एसएससी) क्वाट्सडविच कोट सहकारिता मैट्रिक्स अनुमानकों के कई जायके के लिए उद्धरण चिह्न तैयार करता है, जिनमें एचएसी, एक - और दो-तरफा क्लस्टरिंग, आम क्रॉस-पैनल ऑटोकोरेलरेटेड त्रुटियां शामिल हैं, आदि। हम दिखाते हैं कि एवर-ह्यूबर-व्हाईट और एक-तरफा क्लस्टर-मजबूत वीसीई से बाहर जाने वाले VCEs के निर्माण के लिए बिल्ड ब्लॉक के रूप में एवर का उपयोग कैसे किया जा सकता है, हम यह भी दिखाते हैं कि स्टैटास आधिकारिक निष्ठा कमांड की तुलना में व्यापक परिस्थितियों में बहु-समीकरण VCE अनुमानों को प्रदान करने के लिए एवर का उपयोग कैसे किया जा सकता है। यदि आपको कोई फ़ाइल डाउनलोड करने में समस्याएं आ रही हैं, तो जांचें कि क्या आपके पास पहले यह देखने के लिए उचित एप्लिकेशन है। आगे की समस्याओं के मामले में IDEAS सहायता पृष्ठ पढ़ें। ध्यान दें कि ये फ़ाइलें IDEAS साइट पर नहीं हैं कृपया धीरज के रूप में फाइल हो सकती है big. copy 2018-2017, क्रिस्टोफर जे। उपदेशक कई बार इन पृष्ठों में हमने असीम्पटिक सह-मैत्री मैट्रिक्स का उल्लेख किया है। या एओसीवी मैट्रिक्स एओसीवीओ मैट्रिक्स पैरामीटर अनुमानों के सह-मैट्रिक्स है। एसीओवी मैट्रिक्स को एसीएम, वीसीई (ई उत्तेजना-ई के ई-डिवेंचर मैट्रिक्स), या बस फिशर सूचना मैट्रिक्स (निरूपित I (q) -1) के व्युत्क्रम के रूप में जाना जाता है। विकर्ण के साथ तत्व दोहराया नमूनाकरण पर प्रत्येक पैरामीटर अनुमान की उम्मीद के भिन्नता का प्रतिनिधित्व करते हैं, और आकलन की सटीकता के सूचक के रूप में व्याख्या की जा सकती है। ऑफ-विकर्ण तत्व पैरामीटर अनुमानों के गुणन का प्रतिनिधित्व करते हैं। पैरामीटर अनुमानों के महत्वपूर्ण परीक्षण करने के लिए उपयोग की जाने वाली मानक त्रुटियां, बस एओसीवी मैट्रिक्स के विकर्ण तत्वों की कक्षा की जड़ों हैं। सरल अवरोधों, सरल ढलानों और सरल प्रक्षेपकों से जुड़े मानक त्रुटियों की गणना के लिए एओसीवी मैट्रिक्स के कुछ तत्व (लेकिन सभी नहीं) आवश्यक हैं। अधिकांश सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर संकुल ACOV मैट्रिक्स प्रदान करते हैं, लेकिन केवल तभी अनुरोध किया जाता है जब ऐसा करने का अनुरोध किया जाए। नीचे कई पैकेजों में एओसीवी मैट्रिक्स कैसे प्राप्त करें, इसके निर्देश दिए गए हैं। यह सूची संपूर्ण नहीं है, लेकिन आमतौर पर इस्तेमाल किए गए अधिकांश पैकेजों को कवर करता है एकाधिक रैखिक प्रतिगमन (एमएलआर) प्रोसीसी आरईजी मॉडल वक्तव्य में एओसीवी और सीओवीबी दोनों विकल्पों को शामिल कर सकते हैं, जिसके बाद अनुमान के सामान्य सहकारिता मैट्रिक्स का अनुरोध किया जाता है। एसीओवी में मजबूत असिम्प्टिक सहृजन शामिल हैं जो विविधता के लिए खाते हैं। यदि एलएम कमांड रेखीय प्रतिगमन के लिए उपयोग की जाती है, तो गुणांक सहकारिता मैट्रिक्स प्राप्त करने के लिए vcov (ऑब्जेक्ट) का उपयोग करें। संकुल के एचसीसीएम फ़ंक्शन (टाइप-एचसी0) का उपयोग एक हेरोसेसरिस्टिकटी-रिकॉर्डेड असिम्प्टिक कॉवरेंस मैट्रिक्स प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है। उपरोक्त आर के निर्देश देखें रैखिक प्रतिगमन विंडो में, सांख्यिकी बटन पर क्लिक करें। प्रतिगमन Coefficients अनुभाग में, कॉवरिएर मैट्रिक्स के लिए बॉक्स को चेक करें। प्रतिगमन विश्लेषण चलाने के बाद एओसीवी मैट्रिक्स को आउटपुट में शामिल किया जाएगा। अवरोधन के साथ जुड़े भिन्नताएं और सह-संबंधियों को प्राप्त करने के लिए, उपयोगकर्ता को एसपीएसएस में सोचने की ज़रूरत है कि अवरोधन एक भविष्यवक्ता चर के साथ जुड़े गुणांक है। ऐसा करने के लिए, विकल्प बटन पर क्लिक करें, यह सुनिश्चित करें कि चिह्नित बॉक्स को समीकरण में निरंतर शामिल नहीं किया गया है। फिर एक नया चर सी बनाएँ जिनके सभी मूल्य 1.0 के बराबर हैं एक भविष्य कहनेवाला के रूप में सी शामिल करें और पुनगमन विश्लेषण को फिर से चलाएं। एओसीवी मैट्रिक्स में सी के साथ जुड़े विचरण और सह-संबंधियों को इंटरसेप्ट टर्म से जुड़े हैं। पदानुक्रमित रैखिक मिश्रित प्रभाव बहुस्तरीय मॉडलिंग (एचएलएमएमएलएम) MLwiN में, निश्चित पैरामीटर की असिम्पटिक (सह) भिन्नता डेटा स्प्रैडशीट के कॉलम 1099 में संग्रहित होती हैं, और प्रत्येक पुनरावृत्ति के बाद अपडेट की जाती हैं। यादृच्छिक मापदंडों के लिए वे कॉलम 1097 में संग्रहित होते हैं। तत्व एओसीवी मैट्रिक्स के निचले त्रिकोण के तत्वों के अनुरूप होते हैं।