2値、フラクショナル、カウント、制限されたアウトカム

ロジスティック/ロジット回帰

  • 最尤法に基づく基本的ロジスティック回帰
  • フィット診断と ROC 曲線
  • 分類表、感度と特異度のグラフ
  • 補二重対数回帰
  • 歪みのあるロジスティック回帰
  • グループデータ用ロジスティック回帰
  • GLM
  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約
  • 多重代入
  • ベイズ推定
  • 有限混合モデル

条件付きロジスティック回帰

  • 正確尤度による条件付き固定効果ロジットモデル(m:kマッチング)(パネルサイズに関する制限なし)
  • マッチング後のグループ
  • 1:1と1:kマッチング
  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約
  • 影響統計量、フィット欠如統計量に関する予測と Pearson 残差
  • ベイズ推定

フラクショナルデータ回帰

  • ベータ回帰
  • フラクショナルプロビット回帰
  • フラクショナルロジスティック回帰
  • 不均一フラクショナルプロビット回帰
  • ベイズ推定
  • 有限混合モデル

順序回帰モデル

  • 順序ロジスティック(比例オッズモデル)
  • 順序プロビット
  • 不均一性を持つ順序プロビット
  • ゼロ拡張順序プロビット回帰
  • ゼロ拡大順序ロジット回帰
  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約
  • ベイズ推定
  • 有限混合モデル

トービット回帰と打ち切りのある回帰

  • 打ち切りの下限と上限
  • 観測値ごとに変化する打ち切りの設定
  • 期待値、条件付き期待値、打ち切り期待値、打ち切り確率に対する予測
  • 内生回帰変数
  • 選択モデル
  • ランダム切片とランダムスロープ(係数)
  • 処置効果(ATE)
  • 多変量モデル
  • 非観測成分
  • 内生的なスイッチングモデル
  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約
  • ベイズ推定
  • 有限混合モデル

切断型回帰

  • 打ち切りの下限と上限
  • 観測値ごとに変化する打ち切りの設定
  • 観測値ごとの異なる限界
  • 期待値、条件付き期待値、打ち切り期待値、打ち切り確率に対する予測
  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約
  • ベイズ推定
  • 有限混合モデル

区間回帰

  • 開区間と閉区間
  • 内生回帰変数
  • 選択モデル
  • ランダム切片とランダムスロープ(係数)
  • 処置効果(ATE)
  • 多変量モデル
  • 非観測成分
  • 内生的なスイッチングモデル
  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約
  • ベイズ推定
  • 有限混合モデル

ポアソン、負の二項回帰

  • 期待数、罹患率、カウント確率の予測
  • ポアソン適合度検定
  • 内生回帰を伴うポアソンモデル
  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約
  • ベイズ推定
  • 有限混合モデル

打ち切りのあるポアソン回帰

  • 左、右、区間打ち切り
  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約

ゼロ拡大カウントモデル

  • ゼロ拡大ポアソン
  • ゼロ拡大負の二項
  • 期待数、罹患率、カウント確率の予測
  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約
  • ベイズ推定

ゼロ拡大順序モデル

  • ゼロ拡大順序ロジット
  • ゼロ拡大順序プロビット
  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約
  • レベルの周辺確率の予測、レベルと感受性の同時確率、感受性の確率、線形予測など
  • レベルの周辺確率の予測、レベルと参加の同時確率、参加の確率、不参加の確率、線形予測など
  • ベイズ推定

打ち切り/切断カウントモデル

  • ゼロ切り捨て、左打ち切り、右打ち切り、区間打ち切りポアソン
  • ゼロ切り捨て、左打ち切り負の二項
  • 観測値ごとに異なる切り捨て
  • 期待数、罹患率、カウント確率の予測
  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約
  • ベイズ推定
  • 有限混合モデル

拡張回帰モデル

  • 内生性、ヘックマンセレクションおよび処置効果
  • トービットモデルを含む区間回帰
  • プロビット回帰
  • 順序プロビット回帰
  • 1つまたはすべての推定式の変量効果
  • 外生的または内生的な処置割り当て
    • 二値の処置 - 処置/未処置
    • 順序のある処置レベル – 0回、1回、2回など
  • プロビットまたはトービットによる内生的な選択
  • predict、marginsを含む基本的な推定後分析コマンド

選択モデル

  • MacFaddenの選択モデル
  • 混合ロジットモデル
  • パネルデータ混合ロジット
  • 多項プロビットモデル
  • 入れ子型ロジットモデル
  • ランク順序プロビットモデル
  • ランク順序ロジットモデル
  • 選択肢固有またはケース固有の変数
  • marginsを使用する高度な推論

多項ロジスティック回帰

  • アウトカムごとの予測確率
  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約
  • ベイズ推定
  • 有限混合モデル

プロビット回帰

  • 最尤法による2値アウトカム
  • 2変量プロビット回帰
  • 内生回帰変数
  • グループ化データのプロビット回帰
  • 分散不均一なプロビット回帰
  • 選択肢、ケースごとの順序プロビット
  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約
  • ベイズ推定
  • 有限混合モデル

多項プロビットモデル

  • カテゴリごとの予測確率
  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約

連続アウトカムのサンプルセレクションモデル

  • 2段階(Heckman)と最尤法
  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約
  • ミルズ比、期待値、条件付き期待値、選択の確率、アウトカムの条件付き確率

二値アウトカムのサンプルセレクション

  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約
  • 二値アウトカムの確率予測、アウトカム、選択、アウトカムの条件付き確率の組み合わせ
  • ベイズ推定

順序プロビットのサンプルセレクション

  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約
  • 限界確率と二変量確率、選択または選択なしを条件とするレベルの確率、選択確率の予測、線形予測
  • ベイズ推定

ポアソン回帰のサンプルセレクション

  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約
  • イベント数、罹患率、選択確率、の予測、線形予測

ステレオタイプロジスティック回帰

  • アウトカムの確率の予測
  • ロバスト、クラスタロバスト、ブートストラップ、ジャックナイフ標準誤差
  • 線形制約

推定後セレクタ

  • 使用可能な推定後機能の一覧
  • コマンド実行ごとの一覧の自動更新

因子変数

  • カテゴリ変数からの指標変数自動生成
  • 離散変数または連続変数間の交互作用作成
  • 多項式項の内包
  • カテゴリ/水準間の対比(コントラスト)

限界分析

  • 推定周辺平均
  • 限界効果、偏微効果
  • 平均限界効果、平均偏微効果
  • 最小二乗平均
  • 予測マージン
  • 調整後の予測平均、効果
  • 複数のアウトカムの一括作業
  • マージンの対比(コントラスト)
  • マージンのペアワイズ比較
  • プロファイルプロット
  • マージン、限界効果グラフ

詳細資料

詳細は、開発元StataCorp.の機能紹介ページにあるマニュアルをご覧ください。

関連書籍

Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata, Third Edition by J. Scott Long and Jeremy Freese

The Stata Blog

Ermistatas and Stata’s new ERMs commands

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