क्रॉस स्तर बातचीत में stata विदेशी मुद्रा

मैं 3 स्तर के यादृच्छिक और पारस्परिक प्रभाव वाले मॉडल को 3 के प्रत्येक स्तर के संबंधित विचरण घटकों का अनुमान लगाने के लिए एक निरंतर नतीजे के स्तर की कोशिश कर रहा हूं स्तर 3: चिकित्सकों का आईडी स्तर 2: रोगी आईडी स्तर 1: चरण (1 और 2) इस अध्ययन के लिए, प्रत्येक डॉक्टर ने सभी मरीजों के लिए मृत्यु दर की दो बार भविष्यवाणी की है। इस प्रकार चिकित्सक और रोगी प्रभाव को पार कर लेते हैं और रोगी और मंच नेस्टेड (मुझे लगता है)। मुझे लगता है कि चिकित्सक आईडी को रोगी के साथ पार कर लिया गया है और मरीज को मंच के साथ नेस्ट किया गया है। मैंने इस डेटा के लिए क्रॉस रेड इफेक्ट मॉडल की कोशिश की लेकिन किसी भी सुझाव को एकजुट नहीं किया। नोटिस: आईडीआरई सांख्यिकीय परामर्श समूह वेबसाइट को वर्डप्रेस सीएमएस से माइग्रेट करेगा फरवरी में रखरखाव और नई सामग्री के निर्माण के लिए। हमारे कुछ पुराने पृष्ठों को हटा दिया जाएगा या संग्रहीत किया जाएगा ताकि उन्हें अब बनाए रखा नहीं जाएगा हम रीडायरेक्ट बनाए रखने का प्रयास करेंगे ताकि पुरानी यूआरएल हम जितनी अच्छी तरह काम कर सकें उतना काम जारी रहेगा। डिजिटल रिसर्च और एजुकेशन फॉर डिजिटल रिसर्च एंड एजुकेशन में आपका स्वागत है एक स्टेटस कस्टल्टिंग ग्रुप द्वारा उपहार देने के लिए स्टेटा पाठ्यपुस्तक के उदाहरण बहुस्तरीय विश्लेषण तकनीकों और एप्लीकेशन जोओफ़ होक्स द्वारा अध्याय 2: बेसिक टू-लेवल रिग्रेशन मॉडल: परिचय इस अध्याय में प्रयुक्त डेटा सेट लोकप्रिय है.dta। इस अध्याय में हम जो कार्यक्रमों का इस्तेमाल करते हैं, वे गेलम और गेलैप्रेड हैं। आप कार्यक्रमों को ढूंढ सकते हैं और उन्हें कमांड मिलते हुए गेलम और खोज गेल-पेड जारी करके डाउनलोड कर सकते हैं (देखें कि मैं प्रोग्राम को खोजने के लिए कैसे खोजी कमांड का उपयोग कर सकता हूं और अतिरिक्त जानकारी प्राप्त करने के बारे में अतिरिक्त जानकारी प्राप्त कर सकता हूं)। अधिक जानकारी के लिए gllamm. org देखें। तालिका 2.1 पृष्ठ 17 पर। भाग 1: अवरोधन केवल (एम 0)। विचलन द्वारा लॉग की संभावना को 2 गुणा करके प्राप्त किया जाता है भाग 2: चर लिंग को यादृच्छिक प्रभाव और शिक्षक अनुभव (टेक्क्स) के रूप में तय प्रभाव (एम 1) के रूप में शामिल किया गया है। पृष्ठ 20 पर तालिका 2.2 भाग 1: अंतिम मॉडल के रूप में तालिका 2.1 में दिखाई दिया। भाग 2: परिवर्तनीय सेक्स और टेक्क्स के क्रॉस-लेले इंटरैक्शन में शामिल है। ध्यान दें कि इस मॉडल को चलाने के लिए बहुत समय लगता है। पृष्ठ 21 पर तालिका 2.3। भाग 1: टेबल 2.2 से एम 1। भाग 2: मानकीकृत वैरिएबल हमने पहले मानकीकृत वैरिएबल बनाया: zpopular। ज़ेक्स और ज़ीटेक्सपी चित्रा 2.1 तालिका 23 पर मॉडल एम 1 पर आधारित पृष्ठ 23 पर आधारित है। एम 1 चलाने के बाद, विभिन्न अनुमानित मानों को उत्पन्न करने के लिए gllapred कमांड का उपयोग किया जा सकता है। यहां हम पहले समीकरण (xb) का निश्चित भाग का उपयोग करके पहले अनुमानित मान उत्पन्न करने के लिए gllapred का उपयोग करते हैं और फिर पीछे के साधन (अनुभवजन्य Bayes भविष्यवाणियां) और यादृच्छिक प्रभाव (यू) के मानक विचलन उत्पन्न करते हैं। postm1 intercept के यादृच्छिक प्रभाव से मेल खाती है और postm2 चर सेक्स के यादृच्छिक प्रभाव से मेल खाती है। इसलिए, तयशुदा प्रभाव और यादृच्छिक प्रभाव दोनों का प्रयोग करके भविष्यवाणी हमारी नई चर लिनप नीचे होगी। इसके बाद हम इसका उपयोग मानकीकृत अवशिष्टों को बनाने के लिए कर सकते हैं, जो स्टडर्स है। चित्रा 2.2 पृष्ठ 24 पर। हम आंकड़े 2.1 के लिए जेनरेट किए हैं, उसके आधार पर हम निम्न कार्य कर सकते हैं: चित्रा 23 पृष्ठ 24 पर। चित्र 2.4 पृष्ठ 25 पर। चित्र 2.6 पृष्ठ 28 पर। इस वेब साइट की सामग्री का अर्थ नहीं होना चाहिए कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय द्वारा किसी भी विशेष वेब साइट, किताब या सॉफ़्टवेयर उत्पाद के समर्थन के रूप में