Creating Interactions In Stata Forex




Creating Interactions In Stata ForexAtualmente, estou tentando ajustar uma regressao linear em Stata da seguinte maneira: xi: reg IVRating dependente IVSize Eu pretendo ver se o impacto (coeficiente) de IVRating na variavel dependente e significativamente diferente para o tamanho pequeno, em comparacao com o tamanho grande Derivado de IVSize). Ive fez duas manequins (0 falso e 1 verdadeiro) para IVSize chamado Small and Large (medio e excluido). Ive executou o seguinte: xi: reg Dependente IVRating IVSize IVRatingSmall IVRatingLarge erro: variaveis ??fator nao pode conter valores negativos Eu encontrei a seguinte correcao: Eu adicionar c. (Variavel continua), embora a variavel IVRating so passe de -3 para 3. xi: reg Dependente IVRating IVSize c. IVRatingSmall c. IVRatingLarge Os valores de P para ambas as interacoes nao sao significativos, o que e o esperado (ambos os IVs ainda sao significativos) . Mas eu tambem leio que voce pode usar em vez de. E estou comecando a ficar muito confuso, entre outras coisas. Estou fazendo isso certo perguntou Jun 6 14 at 21: 42ROLLING3: Stata modulo para calcular os valores previstos para rolling regressoes Ao solicitar uma correcao, por favor mencione estes itens handle: RePEc: boc: bocode: s458159. Veja informacoes gerais sobre como corrigir material no RePEc. Para questoes tecnicas sobre este item, ou para corrigir seus autores, titulo, resumo, informacoes bibliograficas ou download, entre em contato: (Christopher F Baum) Se voce e autor deste item e ainda nao esta registrado no RePEc, recomendamos que o faca aqui . Isso permite vincular seu perfil a este item. Ele tambem permite que voce aceite citacoes em potencial para este item que estamos incertos sobre. Se as referencias estiverem totalmente ausentes, voce pode adiciona-las usando este formulario. 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A situacao e um pouco mais complicada ao usar dados de pesquisa. Vamos ilustrar esta situacao usando o conjunto de dados hsb2 fingindo que a variavel math e o peso de amostragem (pweight) e que a amostra e estratificada em ses. Vamos comecar por executar uma regressao de pesquisa com o socst regredido na leitura. Escrever ea interacao de ler e escrever. Vamos criar o termo de interacao, rw. Pela multiplicacao de leitura e gravacao em conjunto. Como rw e o produto de dois outros preditores, ele deve criar uma situacao com um alto grau de colinearidade. Agora, como podemos dizer se ha alta colinearidade entre os tres preditores Para responder a isso vamos executar tres regressoes de pesquisa usando read. Write e rw como variaveis ??de resposta. Apos cada regressao, calcularemos manualmente a tolerancia usando a formula 1-R 2 eo fator de inflacao de variancia (VIF) em 1 / tolerancia. Note que usamos cada uma das variaveis ??preditoras, por sua vez, como variavel de resposta para uma regressao de levantamento. Valores de VIF maiores que 10 podem justificar um exame mais aprofundado. Neste exemplo, todos os VIFs foram problematicos, mas a variavel rw se destaca com um VIF de 118.61. A alta colinearidade do termo de interacao nao e inesperada e provavelmente nao vai causar um problema para nossa analise. Esta mesma abordagem pode ser utilizada com logit de pesquisa (ou seja, svy: logit) ou qualquer um dos procedimentos de estimativa de levantamento. Para fazer isso, substitua o comando logit pelo comando regressar e, em seguida, proceda como mostrado acima. Executar o comando regressar com uma variavel de resultado binario nao sera problema porque a colinearidade e uma propriedade dos preditores, nao do modelo. O conteudo deste site nao deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software especifico pela Universidade da California.