特定機能編 II の構成
1. 因果推論/処置効果
| 機能区分 | コマンド | 内 容 | ページ数 |
| 機能概説 | Intro | 因果推論/処置効果入門 | 15 |
| Causal inference commands | 因果推論コマンド概説 | 7 | |
| teffects intro | 処置効果概要 | 12 | |
| teffects intro advanced | 処置効果 - 技術的背景 | 10 | |
| stteffects intro | 生存時間処置効果の概要 | 28 | |
| DID intro | DID(差分の差分法)概説 | 9 | |
| 処置効果推定法 | cate | 条件付き平均処置効果 | 60 |
| eteffects | 内生処置効果推定 | 10 | |
| stteffects ipw | 生存時間 - 逆確率加重法 | 7 | |
| stteffects ra | 生存時間 - 回帰調整法 | 9 | |
| teffects aipw | 補強型逆確率加重法 | 9 | |
| teffects ipw | 逆確率加重法 | 6 | |
| teffects ipwra | 逆確率加重回帰調整法 | 7 | |
| teffects nnmatch | 最近隣マッチング | 7 | |
| teffects psmatch | 傾向スコアマッチング | 5 | |
| teffects ra | 回帰調整法 | 10 | |
| teffects multivalued | 多値の処置効果 | 15 | |
| teffects postestimation | teffects系推定後機能 | 4 | |
| 処置効果推定支援機能 | tebalance | バランスのチェック | 14 |
| teoverlap | オーバラッププロット | 7 | |
| その他 | didregress | 差分の差分法 | 38 |
| mediate | 因果媒介モデル | 53 | |
| 合計 | 342 | ||
2. ベイズ分析
| 機能区分 | コマンド | 内 容 | ページ数 |
| ベイズ分析 | Intro | ベイズ分析概要 | 23 |
| Bayesian commands | ベイズ分析系コマンドの紹介 | 43 | |
| bayesmh | ベイズ回帰モデル | 161 | |
| Bayesian postestimation | ベイズ分析系推定後機能 | 6 | |
| bayespredict | ベイズ論的予測 | 32 | |
| bayes prefix | ベイズ論的回帰モデル | 78 | |
| 合計 | 343 | ||
3. 構造方程式モデリング
| 機能区分 | コマンド | 内 容 | ページ数 |
| 機能概説 | -- | SEMによるCFAへのアプローチ | 10 |
| Intro 1 | SEM機能の紹介 | 2 | |
| Intro 3 | 因子変数の扱い | 5 | |
| Intro 4 | SEMに伴う基本概念 | 13 | |
| Intro 5 | モデルの紹介 | 26 | |
| Intro 6 | グループの比較 | 12 | |
| Intro 7 | 推定後機能 | 10 | |
| -- | 潜在クラス分析機能の紹介 | 5 | |
| semコマンド用例 | Example 1 | 測定モデル(単一因子) | 14 |
| Example 3 | 測定モデル(複数因子) | 9 | |
| Example 4 | 適合度指標 | 6 | |
| Example 5 | 修正指数 | 6 | |
| Example 6 | 線形回帰モデル | 6 | |
| Example 7 | 非再帰的構造モデル | 10 | |
| Example 8 | 係数の検定と制約の付加 | 11 | |
| Example 9 | 測定成分を含むモデル | 11 | |
| Example 10 | MIMICモデル | 10 | |
| Example 12 | 見かけ上無関係な回帰 (SUR) | 5 | |
| Example 13 | 方程式レベルのWald検定 | 3 | |
| Example 14 | 予測値 | 6 | |
| Example 15 | 高次CFA | 7 | |
| Example 16 | 相関の検定 | 7 | |
| Example 18 | 潜在成長モデル | 9 | |
| Example 20 | グルーピング | 9 | |
| Example 21 | グループレベルの適合度指標 | 3 | |
| Example 22 | グループ間での等値性検定 | 4 | |
| Example 23 | グループ間での制約の付加 | 7 | |
| gsemコマンド用例 | Example 27g | 測定モデル(単一因子) | 9 |
| Example 28g | 1パラメータロジスティックIRTモデル | 13 | |
| Example 29g | 2パラメータロジスティックIRTモデル | 7 | |
| Example 30g | 混合効果モデル(2レベル) | 11 | |
| Example 31g | 測定モデル(2因子) | 8 | |
| Example 32g | 構造モデル | 6 | |
| Example 33g | ロジスティック回帰 | 5 | |
| Example 34g | 組合せモデル | 4 | |
| Example 35g | 順序プロビット/ロジスティック回帰 | 8 | |
| Example 36g | MIMICモデル | 4 | |
| Example 37g | 多項ロジスティック回帰 | 3 | |
| Example 38g | ランダム切片/ランダム傾きモデル | 14 | |
| Example 39g | 混合効果3階層モデル | 8 | |
| Example 40g | 混合効果交差モデル | 4 | |
| Example 41g | 2階層多項ロジスティック回帰 | 9 | |
| Example 42g | 線形媒介モデル | 10 | |
| Example 43g | Tobit回帰 | 4 | |
| Example 44g | 区間回帰 | 7 | |
| Example 45g | Heckman選択モデル | 9 | |
| Example 46g | 内生処置効果モデル | 7 | |
| Example 47g | 指数生存時間モデル | 4 | |
| Example 48g | 対数ロジスティック生存時間モデル | 6 | |
| Example 49g | Weibull生存時間モデル | 7 | |
| Example 50g | LCA: 潜在クラスモデル | 11 | |
| Example 51g | LCA: 適合度判定 | 6 | |
| Example 52g | 潜在プロファイルモデル | 14 | |
| 合計 | 424 | ||
特定のコマンド/機能に関心があり、該当する用例集の内容を確認したいということであれば、評価版(抜粋版)を用意致します。その旨、master@math-koubou.jp までお申し付けください。
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