Baixar Ebook Linear Mixed Models Um Guia Prático Usando Software Estatístico Por Andrzej T Galecki, Brady West, Kathleen B. Welch E-Book legível em linha ou download em PDF DJVU TXT DOC MP3 CFM mobi e mais formatos para PC PDA MAC IPAD IPHONE Nook Kindle Android Comprimidos telefone celular e mais dispositivos. Você pode encontrar Livros AUDIO em formatos mp3 Simplificando a matriz muitas vezes confusa de programas de software para montagem de modelos lineares mistos (LMMs), Linear Mixed Models: A Practical Guide Usando Statistical Software fornece uma introdução básica aos conceitos primários, notação, implementação de software, interpretação de modelo , E visualização de dados agrupados e longitudinais. Esta referência fácil de navegar detalha o uso de procedimentos para o ajuste de LMMs em cinco pacotes de software estatísticos populares: SAS, SPSS, Stata, R / S-plus e HLM. Os autores introduzem conceitos teóricos básicos, apresentam uma abordagem heurística para ajustar LMMs com base em especificações de modelos gerais e hierárquicos, desenvolvem passo a passo o processo de construção de modelos e demonstram a estimativa, teste e interpretação de parâmetros de efeito fixo e Parâmetros de covariância associados a efeitos aleatórios. Estes conceitos são ilustrados através de exemplos que utilizam conjuntos de dados do mundo real que permitem comparações de opções de adaptação de modelo e resultados através dos procedimentos de software. O livro também fornece uma visão geral das opções e recursos importantes disponíveis em cada procedimento. Tornando os procedimentos de software populares para montagem LMMs fácil de usar, este valioso recurso mostra como realizar análises LMM e fornece uma explicação clara de técnicas de modelagem mista e teorias. 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O valor resultante (chamado de coeficiente de quotcorrelação) mostra se as alterações em um item (por exemplo, um indicador) resultarão em alterações no outro item (por exemplo, o preço da segurança). Interpretação Ao comparar a correlação entre dois itens, um item é chamado o item quotdependentquot eo outro o item quotindependentquot. O objetivo é verificar se uma alteração no item independente (que normalmente é um indicador) resultará em uma alteração no item dependente (geralmente um preço de segurança). Essas informações ajudam a entender as habilidades preditivas de um indicador. O coeficiente de correlação pode variar entre 1,0 (mais ou menos um). Um coeficiente de 1,0, uma correlação positiva quotperfeita, significa que as mudanças no item independente resultarão em uma mudança idêntica no item dependente (por exemplo, uma mudança no indicador resultará em uma mudança idêntica no preço da segurança). Um coeficiente de -1,0, uma correlação negativa quotperfect, significa que as mudanças no item independente resultarão em uma mudança idêntica no item dependente, mas a mudança será na direção oposta. Um coeficiente de zero significa que não há relação entre os dois itens e que uma alteração no item independente não terá efeito no item dependente. Um baixo coeficiente de correlação (por exemplo, menos de 0,10) sugere que a relação entre dois itens é fraca ou inexistente. Um coeficiente de correlação elevado (isto é, mais próximo de mais ou menos um) indica que a variável dependente (por exemplo, o preço de segurança) normalmente muda quando a variável independente (por exemplo, um indicador) muda. A direção da variação da variável dependente depende do sinal do coeficiente. Se o coeficiente for um número positivo, então a variável dependente se moverá na mesma direção da variável independente se o coeficiente for negativo, então a variável dependente se moverá na direção oposta da variável independente. Você pode usar a análise de correlação de duas maneiras básicas: determinar a capacidade preditiva de um indicador e determinar a correlação entre dois títulos. Ao comparar a correlação entre um indicador e um preço de segurança, um elevado coeficiente positivo (por exemplo, mover, em seguida, 0.70) informa que uma mudança no indicador geralmente irá prever uma mudança no preço do security39s. Uma alta correlação negativa (por exemplo, menor que -0,70) informa que quando o indicador muda, o preço da segurança normalmente se moverá na direção oposta. Lembre-se de que um coeficiente baixo (por exemplo, perto de zero) indica que a relação entre o preço de segurança eo indicador não é significativa. A análise de correlação também é valiosa na avaliação da relação entre dois títulos. Muitas vezes, preço de um preço de segurança ou prevê o preço de outra segurança. Por exemplo, o coeficiente de correlação do ouro versus o dólar mostra uma forte relação negativa. Isto significa que um aumento no dólar costuma predizer uma diminuição no preço do ouro. Exemplo O gráfico a seguir mostra a relação entre milho e porcos vivos. Os altos valores de correlação mostram que, exceto nos breves períodos de fevereiro e maio, há uma forte relação entre o preço desses itens (ou seja, quando o preço do milho muda, o preço dos porcos vivos também se move na mesma direção) Guia de Estudo de Gestão O que é a Análise de Correlação e como ela é realizada A análise de correlação é uma ferramenta vital nas mãos de qualquer equipe Seis Sigma. Como a equipe Six Sigma entra na fase de análise eles têm acesso a dados de várias variáveis. Eles agora precisam sintetizar esses dados e garantir que eles são capazes de encontrar uma relação conclusiva. O que é Análise de Correlação É possível entender melhor a análise de correlação com a ajuda de um exemplo. Suponhamos que a gestão de uma fábrica tenha fornecido dados que digam que, à medida que aumenta o tempo de deslocamento dos trabalhadores, sua produtividade diminui. No entanto, a partir de agora não há dados brutos e esta é apenas uma observação que alguns Six Sigma membro da equipe pode ter chegado com depois de ter um primeiro olhar para os dados. Mas a metodologia do Seis Sigma não está na opinião das pessoas envolvidas, mas sim no fato objetivo. A análise de correlação ajudará estatisticamente a confirmar o fato de que este é realmente o caso. Como é realizada a análise de correlação Para realizar a análise de correlação, deve haver dados suficientes para as variáveis em questão. Uma vez que há dados suficientes, esses dados foram conectados a uma fórmula desenvolvida por Karl Pearson. Esta fórmula foi famosa chamada Karl Pearson146s co-eficiente de correlação. Isso envolveu um cálculo complexo e determinou a presença de um estatístico na equipe Seis Sigma. No entanto, felizmente hoje em dia a maioria dos cálculos são realizados por uma ferramenta de software. Os seres humanos envolvidos devem simplesmente saber como adicionar dados à ferramenta e como interpretar os resultados. Como Interpretar os Dados da Análise de Correlação A análise de correlação normalmente nos dá um resultado numérico que fica entre 1 e -1. O sinal ve ou ve indica a direcção da correlação. O sinal positivo indica correlação direta enquanto que o sinal negativo indica correlação inversa. Zero não significa correlação. E quanto mais próximo o número se move para 1, mais forte é a correlação. Normalmente, para que a correlação seja considerada significativa, a correlação deve ser 0,5 ou acima em qualquer direção. Entender que a correlação não Implica Causação A análise de correlação apenas confirma o fato de que alguns dados dados se movem em conjunto. Uma implicação perigosa que os gerentes fazem é de causalidade. Com base na análise de correlação é impossível dizer qual variável é a causa e qual é o efeito É também provável que ambas as variáveis se movam em tandem porque são afetadas por alguma terceira variável comum. No entanto, estes são apenas casos e o fato permanece há outras análises disponíveis para descobrir a relação causal. No entanto, na maioria dos casos o fato de que as variáveis têm uma correlação é suficiente para tomar medidas relevantes. 10094 Artigo Anterior
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