Applied Econometrics using Stata
Applied Econometrics using Stata
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제6부 제3장 포아송 회귀 모형과 음이항 회귀 모형 (Stata 사례)
- 박승록, 『Stata를 이용한 응용계량경제학』, 박영사;
- 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-stata;
- [주요내용] 종속변수가 일정시간동안 어떤 사건이 발생하는 빈도를 나타내는 집계된 자료 모형 (model for count data)을 다루는 포아송 회귀모형(Poisson regression model)과 음이항 회귀 모형(Negative Binomial Regression Model)에 대한 이해와 Stata 사례
- 참고자료: 박승록, 『생산성의 경제학』, 박영사
- 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-productivity/
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제6부 제2장 토빗 모형(Tobit Model), 절단 정규모형과 헥크만의 선택모형(Heckman's Selection Model) (Stata 사례)
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- 박승록, 『Stata를 이용한 응용계량경제학』, 박영사; - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-stata; - [주요내용] 종속변수가 검열(censored)되거나, 절단(truncated)되거나 선택(selection)되는 데이터일 경우에 활용할 수 있는 토빗 모형(Tobit Model), 절단 정규모형(truncated Model)과 헥크만의 선택모형(Heckman's Selection Model)대한 이해와 Stata 사례 - 참고자료: 박승록, 『생산성의 경제학』, 박영사 - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-productivity/
제6부 제1장-3 조건부 로짓 모형(Conditional Logit Model)과 혼합 로짓 모형(Mixed Logit Model) (Stata 사례)
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- 박승록, 『Stata를 이용한 응용계량경제학』, 박영사; - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-stata; - [주요내용] 로짓모형에서 정성적 종속변수를 설명하는 독립변수가 선택대안 고유의 변수인 형태의 조건부 로짓 모형(Conditional Logit Model)과 독립변수가 선택대안 고유의 특징과 개인 고유의 특징 모두를 가진 혼합 로짓 모형(Mixed Logit Model)의 이해와 Stata 사례 - 참고자료: 박승록, 『생산성의 경제학』, 박영사 - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-productivity/
제6부 제1장-2 다항 로짓 모형(Multi-Logit Model) (Stata 사례)
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- 박승록, 『Stata를 이용한 응용계량경제학』, 박영사; - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-stata; - [주요내용] 정성적 선택 변수 모형의 대표적인 로짓 모형에서 종속변수의 선택대안이 여러 개인 다항 로짓 모형(Multi-Logit Model)에 대한 이해와 Stata 사례 - 참고자료: 박승록, 『생산성의 경제학』, 박영사 - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-productivity/
제6부 제1장-1 로짓 모형(Logit Model)과 프로빗 모형(Probit Model) (Stata 사례)
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- 박승록, 『Stata를 이용한 응용계량경제학』, 박영사; - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-stata; - [주요내용] 정성적 선택모형의 주요한 내용을 구성하는 선형확률모형(Linear Probability Model: LPM), 프로빗 모형(Probit model), 로짓 모형(Logit model)에 대한 설명과 Stata 사례 - 참고자료: 박승록, 『생산성의 경제학』, 박영사 - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-productivity/
제6부 제1장-4 서열 로짓 모형(Ordered Logit Model)과 서열 프로빗 모형(Ordered Probit Model) (Stata 사례)
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- 박승록, 『Stata를 이용한 응용계량경제학』, 박영사; - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-stata; - [주요내용] 로짓모형에서 정성적 종속변수가 서열의 의미를 갖는 형태로서 서열 로짓 모형(Ordered Logit Model)과 서열 프로빗 모형(Ordered Probit Model)에 대한 이해와 Stata 사례 - 참고자료: 박승록, 『생산성의 경제학』, 박영사 - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-productivity/
제5부 제3장-3 동적 패널 모형의 아렐라노-본드 추정법(Arellano-Bond Estimator)
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- 박승록, 『Stata를 이용한 응용계량경제학』, 박영사; - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-stata; - [주요내용] 종속변수의 시차변수가 설명변수로 사용되는 장기패널자료의 앤더슨-샤오 추정법(Anderson-Hsiao Estimator), 아렐라노-본드 추정법(Arellano-Bond Estimator), 아렐라노-보버/브런델-본드 추정법(Arellano & Bover, Blundell & Bond Estimator)에 대한 이론적 설명과 Stata 사례 - 참고자료: 박승록, 『생산성의 경제학』, 박영사 - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-productivity/
제5부 제3장-2 패널자료의 하우스만-테일러 추정법(Hausman-Taylor estimator)
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- 박승록, 『Stata를 이용한 응용계량경제학』, 박영사; - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-stata; - [주요내용] 패널자료의 도구변수 추정법(2SLS), 하우스만-테일러 추정법(Hausman-Taylor estimates), 아메미아-맥커디 추정법(Amemiya-MaCurdy estimates)의 개념에 대한 이해와 Stata 사례 - 참고자료: 박승록, 『생산성의 경제학』, 박영사 - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-productivity/
제5부 제3장-1 장기 패널자료의 회귀분석(개념 및 xtpcse, xtgls설명을 위한 Stata사례)
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- 박승록, 『Stata를 이용한 응용계량경제학』, 박영사; - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-stata; - [주요내용] 장기 패널자료의 개체별 추정 자기상관 추정, 장기패널자료의 패널간 패널내 이분산 자기상관의 추정방법, 장기패널자료의 단위근 공적분 검정 및 패널 오차수정모형에 대한 이론과 이를 위한 xtpcse, xtgls명령어의 상세설명 - 참고자료: 박승록, 『생산성의 경제학』, 박영사 - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-productivity/
제5부 제2장-2 패널자료의 분석을 위한 몬테칼로 실험(Stata 사례)
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- 박승록, 『Stata를 이용한 응용계량경제학』, 박영사; - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-stata; - [주요내용] 패널자료의 FGLS추정법, 모집단평균추정량(Population averaged Estimator), 패널자료의 고정효과모형(개체내 추정량, Within Estimator), 패널자료의 최소자승더미변수모형(Least-Squares Dummy Variable Model: LSDV), 패널자료의 일계차분모형(First Differenced estimator), 패널자료의 개체간 추정량(Between Estimator), 패널자료의 확률효과모형(Random Effect Model) , 패널모형의 강건 하우스만 테스트(Robust Hausman Test), ...
제5부 제2장-1 패널자료의 회귀분석 기초(이론과 Stata 사례)
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- 박승록, 『Stata를 이용한 응용계량경제학』, 박영사; - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-stata; - [주요내용] 패널자료의 회귀분석 기초이론과 Stata 사례를 통한 개념의 이해 - 참고자료: 박승록, 『생산성의 경제학』, 박영사 - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-productivity/
제5부 제1장 횡단면 자료와 시계열 자료의 혼용
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- 박승록, 『Stata를 이용한 응용계량경제학』, 박영사; - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-stata; - [주요내용] 횡단면 자료와 시계열자료가 혼용(Pooling of cross section and time series data)된 자료의 분석방법에 대한 설명 - 참고자료: 박승록, 『생산성의 경제학』, 박영사 - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-productivity/
제4부 제5장-9: 비대칭 GARCH 모형(Stata 사례)
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- 박승록, 『Stata를 이용한 응용계량경제학』, 박영사; - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-stata; - [주요내용] 비대칭(Asymmetric) GARCH 모형( SAARCH, TGARCH, GJR-GARCH, APARCH모형의 의미와 해석 등을 위한 Stata 활용사례 - 참고자료: 박승록, 『생산성의 경제학』, 박영사 - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-productivity/
제4부 제5장-10: GARCH모형의 대안모형(Stata사례)
Просмотров 1524 года назад
- 박승록, 『Stata를 이용한 응용계량경제학』, 박영사; - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-stata; - [주요내용] GARCH모형의 대안모형으로서 PARCH, NGARCH, NGARCHK의 이해와 해석을 위한 Stata 활용사례 - 참고자료: 박승록, 『생산성의 경제학』, 박영사 - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-productivity/
제4부 제5장-11: ARCH, GARCH모형의 추정과 시간변수(Stata사례)
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- 박승록, 『Stata를 이용한 응용계량경제학』, 박영사; - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-stata; - [주요내용] ARCH, GARCH모형의 추정과 시간변수의 설정에 대한 설명으로 캘린더 일자와 업무일자 구분을 엄격히 하여 추정에서의 오류방지 - 참고자료: 박승록, 『생산성의 경제학』, 박영사 - 웹사이트: sites.google.com/view/parksr-productivity/
제4부 제5장-8: ARCH, GARCH모형과예측(Stata사례)
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제4부 제4장-2: 벡터오차수정 모형(Vector Error Correction Model: VECM)
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제4부 제4장-1: 공적분과 오차수정모형(Cointegration and Error Correction Model)
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제4부 제3장-6: 구조벡터자기회귀모형(Structural Vector Autoregressive Model: SVAR)의 분석절차
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제4부 제3장-5: VARX 모형
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제4부 제3장-4: 촐레스키 분해(Cholesky Decomposition)과 직교화된 충격반응함수(Stata 활용사례)
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제4부 제3장-3: 벡터자기회귀모형(Vector AutoRegressive Model)의 전반적 분석절차(Stata 활용사례)
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제4부 제3장-2: 변수의 인과관계 검정(Granger's Causality Test)(Stata 활용사례)
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제4부 제3장-2: 변수의 인과관계 검정(Granger's Causality Test)(Stata 활용사례)

Комментарии

  • @hannajeong1151
    @hannajeong1151 Месяц назад

    좋은 강의 감사합니다!

  • @더깊은임재
    @더깊은임재 2 месяца назад

    엑셀로 실제 분산이 구해지는 것을 확인하니 이해가 빠르네요. 감사합니다.

  • @SphereofTime
    @SphereofTime 4 месяца назад

    0:30 causaility by VAR

  • @SphereofTime
    @SphereofTime 4 месяца назад

    3:06 Population regression function

  • @lillllilliiilllj
    @lillllilliiilllj 5 месяцев назад

    감사드립니다

  • @hyunjooe9592
    @hyunjooe9592 8 месяцев назад

    최고의 강의입니다!! 매우 감사합니다 ^^!!

  • @정해현-u8k
    @정해현-u8k 8 месяцев назад

    강의시간에 교수님 강의 추천을 받아 듣게되었는데 큰 도움이 되어서 교재 구매하고 마저 들을것 같습니다. 감사합니다~~

  • @정해현-u8k
    @정해현-u8k 8 месяцев назад

    정말 감사합니다!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

  • @JAE-WONJung-iq7oy
    @JAE-WONJung-iq7oy 11 месяцев назад

    혹시 교수님께서 사용하신 엑셀 데이터 어디서 구할 수 있나요??

  • @seoulvillain4987
    @seoulvillain4987 Год назад

    교수님 강의 너무 좋습니다! 감사합니다!

  • @이기찬-w5e
    @이기찬-w5e Год назад

    안녕하세요. 선생님의 유트브 구독자이자 열렬한 팬인 대학원생입니다. 항상 올려주신 유트브를 보면 핵심만 짚고, 자세한 설명이 있어, 많은 도움이 되고 있습니다. 많이 바쁘시겠지만, 질문이 몇 가지 있습니다. 제가 현재 패널 데이터로 분석을 하고 있는데, 경영학쪽 전공입니다. Hausman test를 보면 fe보단 re가 낫다고 나옵니다. p-value만 볼때도 fe보단 re 일 때 훨씬 유의 수준이 좋습니다. 그러나 re가 낫다 fe가 낫다 라고 할 수 없지만, 경영학 쪽 논문에서 사실 fe를 많이 쓰고 re는 쓴 논문을 거의 못봤습니다 (아예 못봤습니다. 제가 아직 열심히 다 본 것 아니지만...) 저는 현재 stata로 i.time i.industry를 진행하고 있으며, 저도 hausman test와 상관없이 경영학쪽에서 많이 쓰이는 fe를 쓰고 싶은데, hausman test에서 re가 선호되어서 어떻게 해야 할지 고민입니다. 아래는 저의 세부 질문입니다. (1) hausman test에서 fe보단 re가 선호된다고 해도, 경영학쪽분야에서 관례적으로 re로 연구한 논문이 많이 없고 fe가 많으므로, fe로 진행해도 될까요? (hausman test가 절대적인 기준일까요?) (2) 저는 이원 모형으로 i.time 더 나아가 i.industry를 포함시켰는데, 이 경우는 fe만 가능한 것인지? 혹은 re도 이원 모형으로 진행해도 무방한지 궁금합니다. (3) 유트브에서 시간불편의 변수(ex: 성별)이 포함될 경우, re가 선호도 될 가능성이 높다고 말씀주셨는데, 저의 독립변수는 성별, 나이, 교육수준으로 측정된 "다양성"입니다. 이 경우도 시간불편의 변수 나이가 포함되어 있으므로 re를 선호하는 것이 맞나요? (4) 저의 2차 패널 데이터에는 industry가 2-digit number와 3-digit number가 있습니다. 보통 industry를 factor로 두어 연구를 진행할 때 2-digit number가 많이 선호되나요? 혹은 3-digit number가 많이 선호되나요? (기존 연구에 이에 대한 구체적인 설명은 많이 없습니다. 저자에게 메일도 보내었습니다만, 다 각각 다른 industry number를 활용했습니다. 그냥 연구자의 재량일까요?) 바쁘실터인데, 이렇게 질문을 드려서 죄송합니다. 선생님의 귀중한 조언을 주시면 저의 연구하는 데 큰 도움이 될 것 같습니다. 답변 기다리겠습니다. 감사합니다. 이지훈 올림

  • @이기찬-w5e
    @이기찬-w5e Год назад

    안녕하세요. 선생님의 유트브 구독자이자 열렬한 팬인 대학원생입니다. 항상 올려주신 유트브를 보면 핵심만 짚고, 자세한 설명이 있어, 많은 도움이 되고 있습니다. 많이 바쁘시겠지만, 질문이 몇 가지 있습니다. 제가 현재 패널 데이터로 분석을 하고 있는데, 경영학쪽 전공입니다. Hausman test를 보면 fe보단 re가 낫다고 나옵니다. p-value만 볼때도 fe보단 re 일 때 훨씬 유의 수준이 좋습니다. 그러나 re가 낫다 fe가 낫다 라고 할 수 없지만, 경영학 쪽 논문에서 사실 fe를 많이 쓰고 re는 쓴 논문을 거의 못봤습니다 (아예 못봤습니다. 제가 아직 열심히 다 본 것 아니지만...) 저는 현재 stata로 i.time i.industry를 진행하고 있으며, 저도 hausman test와 상관없이 경영학쪽에서 많이 쓰이는 fe를 쓰고 싶은데, hausman test에서 re가 선호되어서 어떻게 해야 할지 고민입니다. 아래는 저의 세부 질문입니다. (1) hausman test에서 fe보단 re가 선호된다고 해도, 경영학쪽분야에서 관례적으로 re로 연구한 논문이 많이 없고 fe가 많으므로, fe로 진행해도 될까요? (hausman test가 절대적인 기준일까요?) (2) 저는 이원 모형으로 i.time 더 나아가 i.industry를 포함시켰는데, 이 경우는 fe만 가능한 것인지? 혹은 re도 이원 모형으로 진행해도 무방한지 궁금합니다. (3) 유트브에서 시간불편의 변수(ex: 성별)이 포함될 경우, re가 선호도 될 가능성이 높다고 말씀주셨는데, 저의 독립변수는 성별, 나이, 교육수준으로 측정된 "다양성"입니다. 이 경우도 시간불편의 변수 나이가 포함되어 있으므로 re를 선호하는 것이 맞나요? (4) 저의 2차 패널 데이터에는 industry가 2-digit number와 3-digit number가 있습니다. 보통 industry를 factor로 두어 연구를 진행할 때 2-digit number가 많이 선호되나요? 혹은 3-digit number가 많이 선호되나요? (기존 연구에 이에 대한 구체적인 설명은 많이 없습니다. 저자에게 메일도 보내었습니다만, 다 각각 다른 industry number를 활용했습니다. 그냥 연구자의 재량일까요?) 바쁘실터인데, 이렇게 질문을 드려서 죄송합니다. 선생님의 귀중한 조언을 주시면 저의 연구하는 데 큰 도움이 될 것 같습니다. 답변 기다리겠습니다. 감사합니다. 이지훈 올림

  • @wonjungkim7889
    @wonjungkim7889 Год назад

    많은 도움이 되었습니다. 감사합니다!

  • @jsjung665
    @jsjung665 Год назад

    감사합니다 교수님~!! 큰 도움이 되었습니다!

  • @안녕하세요-n8j
    @안녕하세요-n8j 2 года назад

    감사합니다

  • @봉봉-g1q2b
    @봉봉-g1q2b 2 года назад

    감사합니다!

  • @gian_piano
    @gian_piano 2 года назад

    학사 논문 쓰는 중인데 많은 도움이 됩니다. 감사합니다 :)

  • @dongkyunryu2296
    @dongkyunryu2296 2 года назад

    명강의 입니다.

  • @gian_piano
    @gian_piano 2 года назад

    Thank you so much for the video this is very informative!

  • @dongkyunryu2296
    @dongkyunryu2296 2 года назад

    참 😀

  • @박쑤-h1n
    @박쑤-h1n 2 года назад

    책샀습니다~ 감사합니다.

  • @lillllilliiilllj
    @lillllilliiilllj 2 года назад

    감사합니다

  • @기문정명역술원
    @기문정명역술원 2 года назад

    잘듣고 감니다.^^

  • @sh-np2ol
    @sh-np2ol 2 года назад

    정말 감사드립니다. 잘 들었습니다!

  • @hjrhee9755
    @hjrhee9755 2 года назад

    감사합니다. VAR쪽은 쉬운 교재를 찾기 어려운데 참고할 만한 거의 유일한 교재이고 동영상인 것 같습니다.

  • @Jasmine-ui4zf
    @Jasmine-ui4zf 2 года назад

    좋은 내용 정말 감사드립니다! 영상이 매우 유익하였습니다 교수님

  • @hopark5554
    @hopark5554 2 года назад

    통계관련 최고의 콘텐츠를 제공해주신 교수님께 감사드립니다.

  • @GONGFLIX123
    @GONGFLIX123 2 года назад

    감사합니다 !

  • @때구머라노
    @때구머라노 3 года назад

    기존의 변수가 있는 완성된 데이터에 아래에 (빈)표본을 하나만 아무렇게나 추가하려면 어떤 명령어를 써야 하나요?

  • @서예은-k8r
    @서예은-k8r 3 года назад

    censored와 truncated 모형에 대해 헷갈렸는데 쉽고 간단하게 알려주셔서 감사합니다. 특히 stata 명령어 사용해서 실습코드 보여주신 부분이 많이 도움되었습니다. 감사합니다!

  • @Theworldnews_everything
    @Theworldnews_everything 3 года назад

    정말 감사합니다 교수님

  • @Theworldnews_everything
    @Theworldnews_everything 3 года назад

    감사합니다

  • @Theworldnews_everything
    @Theworldnews_everything 3 года назад

    감사합니다!!!

  • @보노보노-f1v
    @보노보노-f1v 3 года назад

    압도적 감사

  • @보노보노-f1v
    @보노보노-f1v 3 года назад

    해당 프로그램은 free인가요?

  • @보노보노-f1v
    @보노보노-f1v 3 года назад

    감사합니다

  • @보노보노-f1v
    @보노보노-f1v 3 года назад

    이런 보물채널이 숨어있었군요

  • @매버릭-h8d
    @매버릭-h8d 3 года назад

    test 명령어에서 귀무가설은 'll+lk의 계수의 합이 1이다'이고 reject 되어서 NCRTS임이 입증된것이 아닌지요.

  • @Coreating
    @Coreating 3 года назад

    강의 잘 듣고 있습니다. 그런데 7:04분에 디키풀러 테스트 검정통계량 -7이 나왔다는 뜻은 단위근이 있다는 귀무가설을 기각하기 때문에 단위근이 없고 따라서 "정상적"인 시계열이다라고 해석하는게 맞지 않나요? 강의에서는 "비정상적"인 시계열이다~ 라고 해석을 해서 조금 헷갈리네요^;;

  • @cekhsgod
    @cekhsgod 3 года назад

    STATA 기능 문의 드립니다. 코드 작성한 내용을 다른 사람이 읽지 못 하게 암호 설정 가능한가요? heeseokim@deloitte.com

  • @cekhsgod
    @cekhsgod 3 года назад

    STATA 기능 문의 드립니다. 코드 작성한 내용을 다른 사람이 읽지 못 하게 암호 설정 가능한가요? heeseokim@deloitte.com

  • @cekhsgod
    @cekhsgod 3 года назад

    STATA 기능 문의 드립니다. 코드 작성한 내용을 다른 사람이 읽지 못 하게 암호 설정 가능한가요? heeseokim@deloitte.com

  • @cekhsgod
    @cekhsgod 3 года назад

    STATA 기능 문의 드립니다. 코드 작성한 내용을 다른 사람이 읽지 못 하게 암호 설정 가능한가요? heeseokim@deloitte.com

  • @cekhsgod
    @cekhsgod 3 года назад

    STATA 기능 문의 드립니다. 코드 작성한 내용을 다른 사람이 읽지 못 하게 암호 설정 가능한가요? heeseokim@deloitte.com

  • @hyosoonkim5847
    @hyosoonkim5847 3 года назад

    14버전에서 다항로짓 확률과 고정모형을 검증하는 방법은 없는지요? 아니면 pooled만으로도 충분한지요

  • @ourselves332
    @ourselves332 3 года назад

    책 사서 보고 있는데, 전체적으로 분석절차 차례대로 설명해 주신 것과, 각 분석의 장단점 설명해 주신부분 너무 좋습니다. 그리고 각 학자들 이야기 중간중간 알려주시는거 너무 재미있습니다.

  • @Lucas-v2r4o
    @Lucas-v2r4o 3 года назад

    타 대학 학생인데 공부를 하다 보니 여기까지 오게 됐습니다! 교수님 덕분에 stata 공부하는데 많은 도움이 됐습니다! 좋은 지식을 세상에 전수해주셔서 감사합니다!

  • @ivertv
    @ivertv 3 года назад

    감사합니다. 잘 보았습니다. 혹 곰페르츠 성장곡선에 대해서도 강의를 부탁드릴 수 있다면 감사하겠습니다.

  • @nassssim_
    @nassssim_ 3 года назад

    안녕하세요, 저 맥북으로 stata를 사용하고 있는데요, 예제로 주신 do 파일로 그래프를 출력해봤는데, 화면상으로는 한글이 깨지지 않고 잘보이는데 eps포맷으로 저장하면 한글이 ??? 이렇게 보여요, 어떻게 해결 할 수 있을 까요~?

  • @cho.cosy.7
    @cho.cosy.7 3 года назад

    많은 도움 받았습니다! 감사합니다