2013-12-06 2 views
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제한된 종속 변수 모델에 대해 Stata (Delta 메서드)에서 nlcom을 사용하여 한계 효과의 표준 오류를 추정하려고합니다. 우리는 일반적으로 한계 효과를 계산할 때 확률, 조건부 및 무조건 부 품을 계산합니다. 또한 Stata에서 nlcom을 사용하여 조건부 및 무조건 부에 대한 표준 오류를 얻을 수있었습니다. 그러나 확률로 nlcom을 사용할 때 "최대 반복 횟수"를 초과했습니다. 나는 해결책 here을보고 바이너리 변수 (3) 중 일부를 풀었다. 그러나, 나는 여전히 4 개의 변수에 대해 동일한 오류를 얻는다. I 문제 파고 더미 변수가 0이고 오류가 부분과 연관되어 있는지 발견 :오류 : Stata에서 nlcom을 사용하는 "최대 반복 횟수"가

\ 시작 {식} 델타 P (Y > 0) = P \ (Y > 0 | X = 1) -P (Y > 0 | X = 0) 단부 \ {식} 여기

는 보정없이 (레이스 변수 (더미 변수)되는 더미 변수를 1 파트의 nlcom 작품이다 대한 샘플 코드) 그러나 이전에 언급 한 웹 사이트에서 제안 된 수정을 고려한 후에도 0은 아닙니다. 반복을 늘리거나 큰 값으로 곱하면 도움이되지 않았습니다.

 _nl_1: binormal(1.733373263151318-(.0438395852394023*[Tier1]_b[race])+(1*[Tier1]_b[race]),7.575546508411257-(.0438395852394023*[Tier2]_b[race])+ 
> (1*[Tier2]_b[race])/exp([lnsigma]_b[_cons]),tanh([tau]_b[_cons])) 

------------------------------------------------------------------------------ 
      |  Coef. Std. Err.  z P>|z|  [95% Conf. Interval] 
-------------+---------------------------------------------------------------- 
     _nl_1 | .9223902 .0129743 71.09 0.000  .8969611 .9478193 
------------------------------------------------------------------------------ 

     _nl_1: binormal(1.733373263151318-(.0438395852394023*[Tier1]_b[race])+(0*[Tier1]_b[race]),7.575546508411257-(.0438395852394023*[Tier2]_b[race])+ 
> (0*[Tier2]_b[race])/exp([lnsigma]_b[_cons]),tanh([tau]_b[_cons]))*(1e+2) 
Maximum number of iterations exceeded. 

이 문제를 해결할 수있는 아이디어가 있습니까?

답변

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이 문제의 원인이지만, 성공 및 실패 nl 문 양쪽에있는 경우 모르겠어요은 추정 표준 편차, exp([lnsigma]_b[_cons]) 만의 두 번째 인수에 다음 마지막 [Tier*]_b[race] 용어를 분할하고, binormal (아마도 첫 번째 인수에서 SD를 1으로 제한했기 때문일 수 있습니다). 두 번째 nl 문에서 의미 한 바를 추측 할 수 있지만 추측에 불과합니다.

#delim ; 
_nl_1: 
binormal 
((1.733373263151318-(.0438395852394023*[Tier1]_b[race])+(0*[Tier1]_b[race])) 
/exp([lnsigma]_b[_cons]), 
(7.575546508411257-(.0438395852394023*[Tier2]_b[race])+ (0*[Tier2]_b[race])) 
/exp([lnsigma]_b[_cons]), 
tanh([tau]_b[_cons])) ; 
#delim cr 
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감사합니다. 스티브. 그러나 그것은 문제가 아닙니다. 공식은'binormal (x1b *, x2b */sigma, rho)'입니다. 그래서 제 표현은 정확합니다. – Metrics

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예, 질문에 쓰여있는 두 번째 인수는 _k_ y2 * + _d_ (y2 */sigma) 형식입니다. 부분 만 시그마로 나눕니다. –

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굉장한 스티브. 자, 문제는 수정으로 해결됩니다. 고마워. – Metrics