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Modele muye sar

Il existe un nouveau manuel entièrement consacré à l`ajustement des modèles SAR, en travaillant avec des données spatiales, et en créant et en gérant des matrices de pondération spatiale. Les nouvelles commandes sont appelées les commandes SP. Consultez le manuel de référence des modèles d`Autorégressivité spatiale. Il y a tout un manuel dédié au SAR, et il a des introductions amicales au sujet. Consultez le nouveau manuel de référence des modèles d`Autorégressivité spatiale. Nous avons créé M pour être l`inverse de la distance entre les comtés. Les commandes SP de stata fonctionneront avec ou sans shapefiles, des fichiers couramment utilisés pour définir des cartes. Ils travailleront avec d`autres données de localisation ou même travailleront avec des données sans emplacements du tout, tels que des données de réseau social. . SP fournit également des commandes qui vous permettent de créer des matrices de pondération personnalisées. Vous pouvez les créer à partir de données stata en écrivant du code Mata ou en les important à partir d`un fichier texte. La capacité Mata est d`un intérêt particulier, car il est si facile à utiliser.

Nous fusionnerons nos données avec tl_2016_us_county. DTA. Nous allons d`abord créer une variable d`ID pour fusionner les fichiers. Nous disons également à SP que le recensement a fourni les coordonnées en latitude et en longitude et que nous voulons que les distances soient signalées en milles. برا, نمایویدئو باید جاوا اسکریپت شما فعن باشد prend en charge la vidéo HTML5 nous avons défini les matrices de pondération spatiale dont nous avons besoin. Notre variable dépendante est le taux de chômage (chômage) et nous pensons que le chômage est affecté par la proportion de la population adulte qui détient des diplômes collégiaux (collège). Si vous êtes familier avec les modèles SAR, vous savez qu`ils sont difficiles à interpréter parce que les coefficients sont une combinaison d`effets directs et indirects. Les effets directs sont les effets de l`unité spatiale sur elle-même. Les effets indirects sont les effets que les unités spatiales ont sur d`autres unités spatiales, également appelées effets de contagion.

spshape2dta a fait sa magie et a créé deux jeux de données stata pour nous. L`un est un fichier de formes de format stata: nous avons utilisé l`estimateur spatial en deux étapes (GS2SLS). L`estimateur GS2SLS nous permet de s`adapter à plusieurs décalages spatiaux, ce qui nous permet potentiellement de mieux rapprocher la véritable dépendance spatiale. Alternativement, nous aurions pu utiliser un estimateur de probabilité maximale pour s`adapter au modèle. Les villes voisines ont plus d`influence sur les autres que sur les villes éloignées. Il en va de même des pays qui sont proches l`un de l`autre et d`amis étroitement liés sur les réseaux sociaux. Nous avons nos propres données d`analyse pour ces comtés dans texas_ue. DTA. Nous pourrions simplement les utiliser et ignorer le Shapefile, mais nos données n`ont pas les coordonnées des comtés. Nous ne pouvions pas calculer les distances ou trouver des voisins. Nous ne pouvions pas faire une analyse SAR.

C`est pour ça qu`on a le formes des États-Unis.

Postado quarta-feira, fevereiro 20th, 2019 às 0:23 e categorizado em Sem categoria. Siga através do feed RSS 2.0 . Comentários e pings fechados.

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