Média modelo bayesiana em stata forex

Análise Bayesiana com os eBooks da Stata Stata Press são lidas usando a plataforma de registro VitalSource Bookshelf. O Bookshelf é gratuito e permite que você acesse seu e-book Stata Press do seu computador, smartphone, tablet ou eReader. Como acessar seu eBook 2) Uma vez conectado, clique em resgatar no canto superior direito. Digite seu código de eBook. O seu código de eBook estará no seu e-mail de confirmação do pedido sob o título de e-books. 3) O eBook será adicionado à sua biblioteca. Você pode então baixar Bookshelf em outros dispositivos e sincronizar sua biblioteca para visualizar o eBook. Bookshelf está disponível no seguinte: Bookshelf Online está disponível on-line a partir de praticamente qualquer computador conectado à Internet, acessando online. vitalsourceusernew. O Office Bookshelf está disponível para o Windows 788.110 (32 e 64 bits). Baixe o software Bookshelf para sua área de trabalho para que você possa visualizar seus eBooks com ou sem acesso à Internet. IOS Bookshelf está disponível para iPad, iPhone e iPod touch. Baixe o aplicativo móvel Bookshelf da Itunes Store. O Android Bookshelf está disponível para telefones e tablets Android com 4.0 (Ice Cream Sandwich) e mais tarde. Baixe o aplicativo móvel Bookshelf da Google Play Store. O Kindle Kindle Books está disponível para Kindle Fire 2, HD e HDX. Baixe o aplicativo móvel Bookshelf da Kindle Fire App Store. Mac Bookshelf está disponível para Mac OS X 10.8 ou posterior. Baixe o software Bookshelf para sua área de trabalho para que você possa visualizar seus eBooks com ou sem acesso à Internet. Bookshelf permite que você tenha 2 computadores e 2 dispositivos móveis ativados em qualquer momento. Fiquei impressionado com o modo VitalSource de apresentar os livros. Tudo parece perfeitamente formatado, mas ainda assim você pode folhear o livro da mesma forma que você abriria uma página muito longa em seu navegador. E o melhor de tudo, sempre que eu tenho o meu tablet comigo, meus livros são apenas um deslize. Mdash Michael Mitchell Senior statistician na USC Childrens Data Network. Autor de quatro livros da Stata Press e ex-consultor de estatística da UCLA que vislumbrou e projetou o site UCLA Statistical Consulting Resources. Política de devolução para eBooks Os eBooks da Stata Press não são reembolsáveis ​​e não reembolsáveis. O livro eletrônico não está disponível para este título Comentário do grupo técnico Stata Análise Bayesiana com Stata é um compêndio dos comandos escritos pelo usuário da Stata para análises Bayesianas. Contém apenas material teórico e fundamental suficiente para ser útil a todos os níveis de usuários interessados ​​em estatísticas bayesianas, desde neófitos até aficionados. O livro tem o cuidado de introduzir conceitos e ferramentas de codificação de forma incremental para que não existam patches ou descontinuidades íngremes na curva de aprendizado. O conteúdo ajuda o usuário a ver exatamente quais são os cálculos feitos para modelos padrão simples e mostra ao usuário como esses cálculos são implementados. Compreender esses conceitos é importante para os usuários porque a análise bayesiana se presta a modelos personalizados ou muito complexos, e os usuários devem poder codificar esses próprios. A Análise Bayesiana com o Stata é maravilhosa porque passa por métodos computacionais três vezes por minuto usando Statas ado-code, depois usando Mata e, finalmente, usando o Stata para executar as cadeias MCMC com WinBUGS ou OpenBUGS. Isso reforça o material ao tornar acessíveis e claros os três métodos. Uma vez que o livro explica os cálculos e os métodos subjacentes, ele satisfaz os usuários ansiosos por modelos mais complexos, fornecendo exemplos e conselhos sobre como implementar esses modelos. O livro aborda tópicos avançados, ao mesmo tempo em que mostra os conceitos básicos do estudo de análise bayesiana, que é uma conquista. A Análise Bayesiana com a Stata apresenta todo o material usando conjuntos de dados reais em vez de conjuntos de dados simulados, e há muitos exercícios que também usam conjuntos de dados reais. Há também um capítulo sobre validação de código para usuários que gostam de aprender, simulando modelos e recuperando os modelos conhecidos. Isso proporciona aos usuários a oportunidade de ganhar experiência na avaliação e execução de modelos bayesianos e ensina os usuários a terem cuidado ao fazê-lo. O livro começa por discutir os princípios da análise bayesiana e explicando o processo de pensamento subjacente. Em seguida, ele se baseia, mostrando aos usuários como escrever avaliadores para posteriors em modelos simples e como acelerá-los usando a simplificação algébrica. Claro, este tipo de avaliação é útil apenas em modelos muito simples, então o livro aborda os métodos MCMC usados ​​em todo o mundo Bayesiano. Mais uma vez, isso começa a partir dos fundamentos, começando pelo algoritmo MetropolisndashHastings e passando para amostras de Gibbs. Porque estes últimos são muito mais rápidos de usar, mas geralmente são intratáveis, o livro explica detalhadamente as ferramentas especiais da amostragem Griddy, amostragem de fatias e amostragem de rejeição adaptativa. Depois de discutir as ferramentas computacionais, o livro muda seu foco para as técnicas de avaliação MCMC necessárias para uma análise bayesiana adequada, incluindo a avaliação da convergência e a evitação de problemas que podem surgir de cadeias de mistura lenta. É aqui que o burn-in é tratado, e o desbaste e a centralização são usados ​​para ganhos de desempenho. O livro então retorna seu foco para computação. Primeiro, mostra aos usuários como usar o Mata no lugar do Statas ado-code em segundo lugar, ele demonstra como passar dados e modelos para WinBUGS ou OpenBUGS e recuperar sua saída. Usando Mata acelera o tempo de avaliação. No entanto, o uso de WinBUGS ou OpenBUGS aumenta ainda mais o tempo de avaliação e cada um abre uma caixa de ferramentas, o que reduz a quantidade de programação Stata personalizada necessária para modelos complexos. Este material é fácil para o livro apresentar e explicar porque já colocou a base conceitual e computacional. O livro termina com capítulos detalhados sobre verificação e seleção do modelo, seguido de uma série de estudos de caso que introduzem técnicas de modelagem extras e dão conselhos sobre o código Stata especializado. Esses capítulos são muito úteis porque permitem que o livro seja uma introdução autônoma à análise bayesiana enquanto fornece informações adicionais sobre modelos que normalmente estão além de uma introdução básica. Tabela de conteúdos Exibir índice de conteúdo gtgt Lista de figuras 1 O problema dos priores 1.1 Estudo de caso 1: um teste de vacina em fase inicial 1.2 Cálculos bayesianos 1.3 Benefícios de uma análise bayesiana 1.4 Seleção de um bom prior 1.5 Pontos de partida 1.6 Exercícios 2 Avaliando o posterior 2.1 Introdução 2.2 Estudo de caso 1: o ensaio de vacina revisado 2.3 Distribuições marginais e condicionais 2.4 Estudo de caso 2: Pressão arterial e idade 2.5 Estudo de caso 2: PA e idade continuada 2.6 Retalhistas de registro geral 2.7 Adição de distribuições à logdensidade 2.8 Mudança de parametrização 2.9 Pontos de partida 2.10 Exercícios 3.1 Introdução 3.2 O algoritmo MH em Stata 3.3 Os comandos mhs 3.4 Estudo de caso 3: Contagem de pólipos 3.5 Escalando a distribuição da proposta 3.6 O comando mcmcrun 3.7 Modelos multiparamétricos 3.8 Estudo de caso 3: Contagem de pólipos continuada 3.9 Parâmetros altamente correlacionados 3.9.1 Centralização 3.9.2 Atualização do bloco 3.10 Estudo de caso 3: contagem de pólipos novamente 3.11 Pontos de partida 3.12 Exercícios 4 Amostragem de Gibbs 4.1 Int Roduction 4.2 Estudo de caso 4: modelo de regressão para pontuação de dor 4.3 Priores conjugados 4.4 Amostragem Gibbs com distribuições não padronizadas 4.4.1 Amostras Griddy 4.4.2 Amostragem em fatia 4.4.3 Rejeição adaptativa 4.5 Os comandos gbs 4.6 Estudo de caso 4 continuação: Regressão Laplace 4.7 Começando Pontos 4.8 Exercícios 5 Avaliação da convergência 5.1 Introdução 5.2 Detecção da deriva adiantada 5.3 Detecção de uma corrida muito curta 5.3.1 Diluição da corrente 5.4 Correndo múltiplas cadeias 5.5 Convergência das funções dos parâmetros 5.6 Estudo de caso 5: Ensaios beta-bloqueadores 5.7 Leitura adicional 5.8 Exercícios 6 Validando o código Stata e resumindo os resultados 6.1 Introdução 6.2 Estudo de caso 6: regressão ordinária 6.3 Validação do software 6.4 Resúmenes numéricos 6.5 Resúmenes gráficos 6.6 Leitura adicional 6.7 Exercícios 7 Análise bayesiana com Mata 7.1 Introdução 7.2 O básico de Mata 7.3 Estudo de caso 6: Revisitado 7.4 Estudo de caso 7: Germinação do broomrape 7.4.1 Ajuste das distribuições da proposta 7.4.2 Usando di condicional Tributações 7.4.3 Computação mais eficiente 7.4.4 Centralização hierárquica 7.4.5 Amostragem Gibbs 7.4.6 Amostragem Slice, Griddy e ARMS 7.4.7 Timings 7.4.8 Adicionando novas densidades à logdensity () 7.5 Leitura adicional 7.6 Exercícios 8 Usando o WinBUGS para Montagem do modelo 8.1 Introdução 8.2 Instalando o software 8.2.1 Instalando o OpenBUGS 8.2.1 Instalando o WinBUGS 8.3 Preparando uma análise WinBUGS 8.3.1 O arquivo modelo 8.3.2 O arquivo de dados 8.3.3 O arquivo de valores iniciais 8.3.4 O arquivo de script 8.3. 5 Execução do script 8.3.6 Leitura dos resultados no Stata 8.3.7 Inspeção do arquivo de log 8.3.8 Leitura dos arquivos de dados do WinBUGS 8.4 Estudo de caso 8: Crescimento das vacas do mar 8.4.1 WinBUGS ou OpenBUGS 8.5 Estudo de caso 9: tamanho da Jawbone 8.5. 1 Sobre-relaxação 8.5.2 Alterando a semente para o gerador de números aleatórios 8.6 Recursos avançados do WinBUGS 8.6.1 Dados perdidos 8.6.2 Censura e truncamento 8.6.3 Probabilidades não padrão 8.6.4 Priores não padrão 8.6.5 Função cut () 8.7 GeoBUGS 8.8 Programação de uma série de análises Bayesianas 8. 9 OpenBUGS no Linux 8.10 Depuração WinBUGS 8.11 Pontos de partida 8.12 Exercícios 9 Verificação do modelo 9.1 Introdução 9.2 Análise residual bayesiana 9.3 O comando mcmccheck 9.4 Estudo de caso 10: Modelos para ensaios de Salmonella 9.4.1 Gerando as previsões no WinBUGS 4.4.2 Traçando as distribuições preditivas 4.4 .3 Parcelas residuais 4.4.4 Parcelas de probabilidade empírica 4.4.5 Uma trama resumida 9.5 Verificação residual com Stata 9.6 Verificação residual com Mata 9.7 Leitura adicional 9.8 Exercícios 10 Seleção do modelo 10.1 Introdução 10.2 Estudo de caso 11: Escolhendo uma genética 10.2.1 Modelos plausíveis 10.2 .2 Fatores de Bayes 10.3 Cálculo de um BF 10.4 Cálculo dos BFs para o estudo de caso NTD 10.5 Robustez do BF 10.6 Modelo de média 10.7 Critérios de informação 10.8 DIC para os modelos genéticos 10.9 Pontos de partida 10.10 Exercícios 11 Outros estudos de caso 11.1 Introdução 11.2 Estudo de caso 12: Modelagem da incidência de câncer 11.3 Estudo de caso 13: depuração da creatinina 11.4 Estudo de caso 14: Experimento de microarray 11.5 Estudo de caso 15: Ataques de asma recorrentes 11.6 Exercícios 12 Escrevendo programas de Stata para análise Bayesiana específica 12.1 Introdução 12.1 O laço bayesiano 12.1 O amostrador de Gibbs 12.1 O código Mata 12.1 Um arquivo Stata adondash 12.1 Testando o código 12.1 Estudo de caso 16: Dados do diabetes 12.1 Extensões do lasso bayesiano Programa 12.1 Exercícios A Distribuições padrão Esta publicação foi escrita em conjunto com Yulia Marchenko, Diretora Executiva de Estatística, StataCorp. Índice A teoria da resposta do item (IRT) é usada para modelar a relação entre as habilidades latentes de um grupo de assuntos e os itens de exame usados ​​para medir suas habilidades. A Stata 14 introduziu um conjunto de comandos para montar modelos IRT usando a máxima verossimilhança, por exemplo, a postagem do blog Spotlight on Rirt de Rafal Raciborski e o manual da TEOR de Resposta do Artigo IRT para mais detalhes. Nesta publicação, demonstramos como encaixar os modelos binários IRT binários usando a opção redefinir () introduzida para o comando bayesmh no Stata 14.1. Nós também usamos a opção de probabilidade dbernoulli () disponível a partir da atualização em 03 de março de 2017 para ajustar a distribuição de Bernoulli. Se você não está familiarizado com os conceitos e o jargão das estatísticas bayesianas, você pode querer assistir os vídeos introdutórios no canal Stata Youtube antes de prosseguir. Utilizamos a versão abreviada dos dados de matemática e ciência de DeBoeck e Wilson (2004), masc1. O conjunto de dados inclui 800 respostas de alunos a 9 perguntas de teste destinadas a medir habilidades matemáticas. O conjunto de juntas se encaixa modelos IRT usando dados na forma ampla 8211 uma observação por assunto com itens registrados em variáveis ​​separadas. Para ajustar modelos IRT usando bayesmh. Nós precisamos de dados na forma longa, onde itens são gravados como múltiplas observações por assunto. Transformamos assim o conjunto de dados em uma forma longa: temos uma única variável de resposta binária, y. E duas variáveis ​​de índice, item e id. Que identificam os itens e assuntos, respectivamente. Isso nos permite formular nossos modelos IRT como modelos multiníveis. Os seguintes comandos carregam e preparam o conjunto de dados. Para garantir que incluamos todos os níveis de item e identificação em nossos modelos, usamos fvset base none para manter as categorias base. No que se segue, apresentamos oito modelos binários IRT binários aumentando em complexidade e poder explicativo. Realizamos comparação de modelos bayesianos para obter informações sobre o que seria o modelo mais apropriado para os dados em mãos. Para modelos de alta dimensão, como os modelos IRT, você pode ver diferenças nos resultados da estimativa entre diferentes plataformas ou diferentes sabores de Stata devido à natureza da amostragem de Monte Carlo (MCMC) e da precisão numérica finita. Essas diferenças não são motivo de preocupação, elas estarão dentro do alcance da variabilidade de MCMC e levarão a inferências inferiores semelhantes. As diferenças diminuirão à medida que o tamanho da amostra MCMC aumentar. Os resultados nesta publicação são obtidos da StataSE na plataforma Linux de 64 bits usando o tamanho de amostra padrão de 10.000 MCMC. Deixe os itens serem indexados por (i1, pontos, 9) e os assuntos por (j1, pontos, 800). Deixe (thetaj) a capacidade matemática latente do sujeito (j) e deixe (Y) a resposta do assunto (j) ao item (i). No modelo logarítmico de um parâmetro (1PL), a probabilidade de obter uma resposta correta é modelada como uma função inversa-logit dos parâmetros de localização (bi), também chamado de dificuldades de item e um parâmetro de inclinação comum (a), também chamado item Discriminação: tipicamente, as habilidades são assumidas como sendo normalmente distribuídas: thetaj sim (0,1) Em uma estrutura multinível, os (thetaj) 8217s representam efeitos aleatórios. Em uma estrutura bayesiana, usamos o termo 8220random effects8221 para se referir aos parâmetros correspondentes a níveis de variáveis ​​de agrupamento que identificam a hierarquia dos dados. Uma formulação bayesiana do modelo 1PL também requer especificação prévia para os parâmetros do modelo (a) e (bi). O parâmetro de discriminação (a) é assumido como positivo e geralmente é modelado na escala de log. Como não temos conhecimento prévio sobre os parâmetros de discriminação e dificuldade, assumimos que as distribuições anteriores de (ln (a)) e (bi) têm suporte em toda a linha real, são simétricas e estão centradas em 0. Um prior normal A distribuição é, portanto, uma escolha natural. Além disso, assumimos que (ln (a)) e (bi) são próximos de 0 e têm uma variância anterior de 1, que é uma decisão inteiramente subjetiva. Nós atribuímos (ln (a)) e (b) distribuições anteriores normais padrão: Para especificar a função de verossimilhança do modelo 1PL em bayesmh. Usamos uma especificação de equação não-linear para a variável de resposta y. A especificação direta não-linear para este modelo é onde é o parâmetro de discriminação (a), são habilidades latentes (thetaj) e são dificuldades de item (bi). O modelo logit é usado para a probabilidade de sucesso, (P (Y 1)). A especificação na expressão não-linear acima é vista como uma expressão substituível para combinações lineares de indicadores associados à variável id e parâmetros (thetaj). Esta especificação pode ser computacionalmente proibitiva com um grande número de assuntos. Uma solução mais eficiente é usar a opção redefinir () para incluir os efeitos aleatórios do sujeito (thetaj) no modelo. O mesmo argumento pode ser aplicado à especificação quando há muitos itens. Assim, pode ser convenientemente conveniente tratar os parâmetros (bi) como 8220random effects8221 na especificação e usar a opção redefinir () para incluí-los no modelo. Uma especificação mais eficiente é, portanto, onde e na especificação não linear agora representam os parâmetros (thetaj) e (bi), respectivamente, sem usar expansões em combinações lineares de variáveis ​​de indicadores. Abaixo, mostramos a especificação bayesmh completa do modelo 1PL e o resumo da saída. Em nossos exemplos, tratamos as habilidades como parâmetros de incômodo e excluímos os resultados finais. O parâmetro do modelo de discriminação deve ser positivo e, portanto, inicializado com 1. Um período de queimação mais longo, burnin (5000). Permite uma adaptação mais longa do coletor MCMC, que é necessário, dado o grande número de parâmetros no modelo. Finalmente, os resultados da estimação são armazenados para posterior comparação do modelo. A eficiência de amostragem é aceitável, cerca de 6 em média, sem indicação de problemas de convergência. Embora a inspeção de convergência detalhada de todos os parâmetros esteja fora do escopo desta publicação, recomendamos fazê-lo usando, por exemplo, o comando de diagnósticos de bayesgraph. Embora usemos priores informativos para os parâmetros do modelo, os resultados de estimativa do nosso modelo bayesiano não são diferentes das estimativas de máxima verossimilhança obtidas usando o comando irt 1pl (veja o exemplo 1 em IRT irt 1pl). Por exemplo, a estimativa da média posterior é de 0,86 com um erro padrão de MCMC de 0,003, enquanto que irt 1pl relata 0,85 com um erro padrão de 0,05. A probabilidade de log-marginal é relatada faltando porque excluímos os parâmetros dos resultados da simulação e o estimador de Laplace-Metropolis da probabilidade log-marginal não está disponível nesses casos. Este estimador requer resultados de simulação para todos os parâmetros do modelo para calcular a probabilidade log-marginal. O modelo de logística de dois parâmetros (2PL) estende o modelo 1PL, permitindo a discriminação específica do item. A probabilidade de resposta correta agora é modelada como uma função de parâmetros de inclinação específicos do item (ai): P (Y 1) frac. A especificação anterior para (thetaj) permanece igual ao modelo 1PL. Contudo, aplicaremos especificações anteriores mais elaboradas para o (ai) 8217s e (bi) 8217s. É uma boa prática usar especificações anteriores adequadas, sem sobrecarregar a evidência dos dados. O impacto dos priores pode ser controlado pela introdução de hiperparâmetros adicionais. Por exemplo, Kim e Bolt (2007) propuseram o uso de um precedente normal para os parâmetros de dificuldade com média e variância desconhecidas. Estendendo também esta abordagem aos parâmetros de discriminação, aplicamos um modelo bayesiano hierárquico no qual os parâmetros (ln (ai)) e (bi) possuem as seguintes especificações anteriores: ln (ai) sim (mua, sigmaa2) bi sim (mub , Sigmab2) Os hiperparâmetros médios, (mua) e (mub) e hiperparâmetros de variância (sigmaa2) e (sigmab2) requerem especificações informativas anteriores. Assumimos que os meios estão centrados em 0 com uma variação de 0.1: mua, mub sim (0, 0.1) Para diminuir a variabilidade dos parâmetros (ln (ai)) e (bi), aplicamos uma inversa-gama anterior com Forma 10 e escala 1 para os parâmetros de variância: Assim, a média anterior de (sigmaa2) e (sigmab2) é de cerca de 0,1. Na especificação bayesmh, os hiperparâmetros (mua), (mub), (sigmaa2) e (sigmaa2) são denotados como. . . E. respectivamente. Usamos a opção redefinir (discrim: i. item) para incluir no modelo os parâmetros de discriminação (ai), referidos como na especificação de verossimilhança. Em relação à simulação MCMC, alteramos algumas das opções padrão. Os hiperparâmetros. . . E são colocados em blocos separados para melhorar a eficiência da simulação. Os parâmetros de discriminação devem ser positivos e, portanto, são inicializados com 1s. A eficiência média de simulação é de cerca de 5, mas alguns dos parâmetros convergem mais lento que os outros, como por exemplo. Que possui o maior erro padrão MCMC (0.02) entre os parâmetros de dificuldade. Se este fosse um estudo rigoroso, para reduzir os erros padrão do MCMC, recomendaríamos simulações mais longas com tamanhos de amostra MCMC de pelo menos 50.000. Podemos comparar os modelos 1PL e 2PL usando o critério de informação de desvio (DIC) disponível com o comando bayesstats ic. O DIC é freqüentemente usado na seleção do modelo bayesiano como alternativa aos critérios AIC e BIC e pode ser facilmente obtido a partir de uma amostra de MCMC. Amostras de MCMC maiores produzem estimativas DIC mais confiáveis. Como diferentes amostras de MCMC produzem diferentes valores de DIC de amostra e o erro de aproximação de amostra no cálculo de DIC não é conhecido, não se deve confiar unicamente em DIC ao escolher um modelo. Os valores DIC mais baixos indicam melhor ajuste. O DIC do modelo 2PL (8.155) é marcadamente inferior ao DIC do modelo 1PL (8,122), o que implica um melhor ajuste do modelo 2PL. O modelo de logística de três parâmetros (3PL) introduz parâmetros de assintomptotes inferiores (ci), também chamados de parâmetros de adivinhação. A probabilidade de dar uma resposta correta é dada por Os parâmetros de adivinhação podem ser difíceis de estimar usando a máxima verossimilhança. Na verdade, o comando 3irt de irt com a opção de sepguessing não converge, como você pode verificar digitando no conjunto de dados original. Portanto, é importante especificar um prévio informativo para (ci). Assumimos que a média anterior dos parâmetros de adivinhação é de cerca de 0,1 e, portanto, aplica ci sim (10, 1) Similarmente aos parâmetros de discriminação e dificuldade, os (ci) 8217s são introduzidos como parâmetros de efeitos aleatórios na especificação bayesmh e são referidos De acordo com a especificação de verossimilhança. Ao contrário dos modelos 1PL e 2PL, não podemos usar a opção de probabilidade (logit) para modelar a probabilidade de sucesso porque a probabilidade de resposta correta não é mais uma transformação inversa dos logites. Em vez disso, usamos probabilidade (dbernoulli ()) modelar a probabilidade de sucesso de um resultado Bernoulli diretamente. Para ter uma inicialização válida do amostrador MCMC, atribuímos os valores iniciais positivos (ci) 8217s, 0.1. Os meios posteriores estimados do (ci) 8217s variam entre 0,08 e 0,13. Claramente, a introdução de parâmetros de adivinhação tem um impacto nos parâmetros de discriminação e dificuldade do item. Por exemplo, o meio posterior estimado de (mua) e (mub) muda de -0.10 e -0.07, respectivamente, para o modelo 2PL para 0.11 e 0.08, respectivamente, para o modelo 3PL. Como os parâmetros de adivinhação estimados não são diferentes, pode-se perguntar se os parâmetros de adivinhação específica do item são realmente necessários. Para responder a esta pergunta, encaixamos um modelo com um parâmetro de adivinhação comum,. E compare com o modelo anterior. Podemos comparar novamente os dois modelos 3PL usando o comando bayesstats ic: Embora os DICs estimados dos dois modelos 3PL sejam essencialmente os mesmos, decidimos para fins de demonstração para prosseguir com o modelo com parâmetros de adivinhação específicos do item. O modelo de logística de quatro parâmetros (4PL) estende o modelo 3PL adicionando parâmetros de assintomptota superiores (di) específicos do item: P (Y 1) ci (di-ci), ci PACES Consulting Oi Nikolay e Yulia, eu queria experimentar Usando o exemplo para especificar um modelo Rasch, o que parece correto (as estimativas dos parâmetros também são razoavelmente próximas das derivadas de jMetrik usando os mesmos dados): webuse masc1, clear qui: g int id n qui: remodelar long q, i (id ) J (item) fvset base none id item set seed 14 d 1PL Exemplo de Blog Post bayesmh q ((-)), verossimilhança (logit) redefinir (diff: i. item) redefinir (subj: i. id) anterior (, Normal (0, 1)) anterior (, lognormal (0, 1)) anterior (, normal (0, 1)) init (1) exclude () burnin (5000) Exemplo Rasch baseado em postagem no blog bayesmh q (1 (- )), A probabilidade (logit) redefinir (diff: i. item) redefinir (subj: i. id) anterior (, normal (0, 1)) anterior (, normal (0, 1)) excluir () burnin (5000) No entanto, não é tão claro como se poderia derivar estatísticas infitoutfit, resíduos para a pessoa e o item es Timates, ou a melhor maneira de corrigir a estimativa da pessoa (p. Usando a pontuação de som entre itens). Parece que as estimativas neste exemplo são todas as derivadas bayesianas do estimador Marginal MLE, mas existe uma maneira de se adequar aos mesmos modelos usando o MLE comum (para os casos em que os parâmetros da pessoa precisam ser estimados ao mesmo tempo que o Parâmetros do item) Por último, há alguma chance de um acompanhamento para esta publicação que potencialmente mostraria como se encaixar em vários modelos de rasch e modelos multidimensionais de IRT usando bayesmh (qualquer caso seria maravilhoso de ver) Obrigado novamente e bom trabalho na Postagem no blog, Billy Veja as nossas respostas a cada uma das suas perguntas abaixo. Sua especificação do modelo Rasch está correta. Ou seja, para o nosso exemplo de dados matemáticos e científicos, um modelo Rasch pode ser especificado como. Bayesmh y (-), verossimilhança (logit) gt redefinir (subj: i. id) redefinir (delta: i. item). Aqui, rotulamos os parâmetros específicos do item como 8220delta8221 em vez de 8220diff8221 como no nosso exemplo 1PL para enfatizar que as estimativas desse modelo Rasch serão diferentes das do modelo 1PL ajustado. Há também mais detalhes sobre como ajustar um modelo Rasch usando bayesmh e seu link para o modelo 1PL IRT no exemplo 28 em BAYES bayesmh. 2. Estimativa conjunta dos parâmetros específicos para pessoas e itens bayesmh estima os parâmetros específicos da pessoa e específicos do item em conjunto. Em nossos exemplos de IRT, não estávamos interessados ​​nas estimativas específicas da pessoa, então usamos a opção exclude () para excluí-los dos resultados finais. Se você não usar esta opção, as estimativas específicas da pessoa serão salvas com todas as estimativas MCMC e serão exibidas na tabela de estimativa. 3. Estatísticas de desempenho e residuais. Dentro da estrutura bayesiana, as estatísticas de ajuste do modelo são obtidas usando uma chamada distribuição preditiva, a distribuição do resultado Y dado os dados observados y. Um p-valor predictivo posterior associado a uma estatística de interesse é freqüentemente usado para acessar o ajuste do modelo. Vamos considerar escrever uma entrada de blog de acompanhamento sobre avaliação preditiva bayesiana de modelos de IRT. 4. Modelos Rasch de muitas facetas e modelos IRT multidimensionais Ao visualizar modelos Rasch de muitas facetas como tendo parâmetros adicionais 8220random-effects8221, podemos estender a especificação básica simplesmente adicionando mais termos de efeitos aleatórios. Continuando o exemplo de um modelo Rasch, suponha que exista outro 8220facet8221 representado por uma tarefa variável no conjunto de dados. Item de tarefa id q 821282128212821282128212- 1 1 1 0 1 1 2 1 8230 100 10 5 0 Simplesmente adicionamos os parâmetros de efeitos aleatórios associados à tarefa à nossa especificação do modelo da seguinte forma:. Fvset base none id task item. Bayesmh q (-), probabilidade (logit) gt redefinir (subj: i. id) gt redefinir (tarefa: i. task) gt redefinir (delta: i. item). Dentro do contexto do IRT, o modelo de IRT bidimensional correspondente poderia ser ajustado da seguinte forma. (Utilizamos a especificação de um modelo IRT multidimensional dado pela fórmula (3) em Reckase (2007, pág. 612)). Fvset base none id task item. Bayesmh q (), verossimilhança (logit) gt redefinir (subj: i. id) gt redefinir (tarefa: i. task) gt redefinir (d: i. item). Onde parâmetros e são comuns em todos os itens. Se quisermos tornar esses parâmetros específicos do item, podemos usar a seguinte especificação:. Fvset base none id task item. Bayesmh q (), probabilidade (logit) gt redefinir (subj: i. id) gt redefinir (tarefa: i. task) gt redefinir (d: i. item) gt redefinir (a1: i. item) gt redefinir (a2: I. item). Você pode ampliar os modelos acima de forma direta para acomodar mais facetas ou dimensões. Reckase, M. D. 2007. Teoria multidimensional da resposta do item. Em Vol. 26 do Manual de Estatística: Psychometrics, ed. C. R. Rao e S. Sinharay, 607-642. Amesterdão: Elseiver. 8212 Nikolay e Yulia Olá Nikolay e Yulia, Incríveis. Eu acho que estamos falando de coisas ligeiramente diferentes no que diz respeito a 3. Here8217s uma explicação extremamente breve das estatísticas infitoutfit da perspectiva Rasch: rasch. orgrmtrmt162f. htm, bem como um trecho parcialmente útil de Wright, BD amp Masters, GN (1982) . Análise de escala de avaliação. Chicago, Il: MESA Press: rasch. orgrmtrmt34e. htm. As estatísticas de infitoutfit são usadas ao tomar decisões sobre a retenção de um item da avaliação do banco de scoring e, em certo grau, os análogos de pessoas dessas estatísticas podem ser úteis na detecção de possíveis casos de irregularidades de teste (por exemplo, um aluno com baixa teta respondendo perguntas difíceis corretamente e perguntas mais fáceis Em níveis de chance, etc.8230). Nada que eu já tenha lido até agora tenha falado sobre um estilo omnibus de bondade de ajuste, e a discussão (pelo menos com as pessoas do campo Rasch) tende a ser revertida para testar o quão bem os dados se encaixam no modelo (em vez de quão bem o modelo se encaixa os dados). Em ambos os casos, isso é incrível e oportuna (houve uma comparação entre as capacidades Bayesianas do Stata8217s com o JAGS e Stan no blog Andrew Gelman8217s hoje). Se é possível lançar outra ideia potencial para uma postagem futura no blog, se não for necessário demais, qualquer coisa que demonstre adequar qualquer modelo de classe latente e modelos de medição de mistura seria verdadeiramente excepcional. Mais uma vez, Billy Hi Nikolay e Yulia. Como um breve acompanhamento sobre as estatísticas conjuntas MLE e InfitOutfit, reuni uma rápida demonstração de algumas das diferenças que observei. O programa é um invólucro que passou os dados da Stata em algumas das classes usadas pelo jMetrik (veja githubmeyerjp3psychometrics para mais informações) para se adequar ao modelo Rasch usando o Estimador de Máxima Máxima de Probabilidade (bem como valores para infitoutfit). O programa também cria variáveis ​​no conjunto de dados em memória com as estimativas de nível de pessoa de theta, o SE em torno de theta e as estatísticas de infitoutfit de nível de pessoa: net inst raschjmle, de (8220paces-consulting. orgstata8221) webuse masc1.dta, Iteração clara Delta Log-likelihood 1 0.502591842208104 -3402.304331969046 2 0.142412255554409 -3397.822027114892 3 0.020979991419945 -3397.719031584525 4 0.003561687956111 -3397.716620516149 5 0,000591506681447 -3397.716599152711 Problema com o item Std. Erro WMS Std. WMS UMS Std. UMS q1 -0,40 0,08 0,85 -4,32 0,84 -2,86 q2 0,11 0,08 1,03 1,04 1,05 1,04 q3 -1,36 0,10 0,93 -1,39 0,86 -1,39 q4 0,49 0,08 0,99 -0,25 1,02 0,38 q5 1,66 0,09 0,93 -1,54 1,02 0,28 q6 0,82 0,08 0,93 -2,05 0,95 -0,82 q7 1,37 0,09 1,10 2,42 1,17 1,99 q8 -1,87 0,11 0,77 -3,81 0,85 -1,14 q9 -0,81 0,09 1,04 1,04 1,13 1,66 ESTATÍSTICAS DA QUALIDADE DA ESCALA Estatística Itens Pessoas Observadas Variância 1,3031 1,4411 Observado Std. Dev. 1.1415 1.2005 Erro quadrado médio 0.0080 0.7097 Root MSE 0.0894 0.8425 Variável ajustada 1.2951 0.7314 Std ajustado. Dev. 1.1380 0.8552 Índice de Separação 12.7235 1.0151 Número de Estratos 17.2980 1.6868 Confiabilidade 0.9939 0.5075 Pontuação Theta Std. Err Como mencionado anteriormente, a formulação Bayesmh do modelo Rasch estimula conjuntamente os parâmetros específicos do item e os parâmetros específicos da pessoa. As estimativas bayesianas dos parâmetros devem ser razoavelmente próximas das obtidas utilizando a estimativa da máxima probabilidade máxima articular. Algumas diferenças, no entanto, são permitidas devido ao uso de distribuições informativas prévias na especificação do modelo Bayesiano. As estimativas que você relata usando o comando raschjmle são significativamente diferentes. Eu acredito que o motivo para isso é que as estimativas do Raschjmle 8216s estão centradas. Por exemplo, se eu centrar as estimativas médias posteriores relatadas por bayesmh, os resultados parecem concordar. Abaixo, mostro a especificação do modelo bayesiano conjunto de sementes 14 bayesmh q (1 (-)), verossimilhança (logit) redefinir (diff: i. item) redefinir (subj: i. id) anterior (, normal (0, 1)) prior( , normal(0, 1)) exclude( ) burnin(5000) dots saving(sim1, replace) With the following few lines of code I center the posterior mean estimates for item difficulties and list them. matrix mitem e(mean) clear svmat mitem, name(item) summ item, meanonly gen citem item - r(mean) list 82128212821282128212821282128211 item1 citem 82128212821282128212821282128211 1. -.6146172 -.4006386 2. -.104734 .1092446 3. -1.578288 -1.364309 4. .2841987 .4981773 5. 1.444101 1.65808 82128212821282128212821282128211 6. .6083501 .8223287 7. 1.159187 1.373166 8. -2.090234 -1.876255 9. -1.033772 -.8197934 82128212821282128212821282128211 Thanks again for the additional information. I thought there may have been more substantial differences between the marginal and joint MLE algorithms for estimating the item and person parameters, but this definitely helps quite a bit. Thanks again, Billy Hi, I really appreciate this post and the work you have done on these models. I have a much simpler problem. In trying to set up a simple bayesian IRT model with data that has 37,000 observations with 10 questions each. Every time I try to run the 1PL outlined above, I get the following error: variable id is missing or contains non-integer values r(198). I8217m sure this has something to do with the way id is being stored, but I8217ve yet to figure out how to correct this. Nice presentation at the Stata conference Nikolay. Definitely cool to get a bit more explanation of things and see other uses of the techniques. Thank you Billy. It was pleasure meeting you in Chicago. Doing Trade is extremely profitable when using the right techniques and strategies and also frustrating for those without better system to trade and signal provider. If you need an assistance in doing a beneficiary trade and you are losing out all your investment instead of gaining, there is still a big hope for you to recover all your lost funds.(Some traders will tell you that is either you loose or gain) in my case loosing and failure is not an option8230You can contact me if interested on (adelinamorgan3310gmaildotcom) Your assurance on gaining instead of losing is 95 on binary trade or forex. Take a try and thank me. Hi Nikolay and Yulia, I have a new questionsuggestion for a follow up to this post. How would one go about fitting Bayesian Partial Credit, Graded Response, andor Rating Scale models In particular I8217m thinking about applications related to Many Facet Rasch models where we would want to adjust the estimates of theta for the individual rater effects. Thanks again, Billy Are you generating the id variable as the row indices like the example above (e. g. g id n) That should work fairly consistently. Also, if you post the exact code you used it will be much easier for others to give you advicehelp.