三款Firefox的DOI套件比較

之前寫過 研究生精選Firefox套件: 解譯DOI的好物–CNRI Handle Extension ,不過後來我的Firefox 發生了一點小問題,以至於我得一個一個套件停用,找出問題在哪,最後問題是出在CNRI Handle Extension這套。因此,藉這個機會試了一下其它款的DOI解譯套件,寫成簡單的心得 (OS: 真的是簡單,因為沒什麼東西可比的 XD)。

第一款:CNRI Handle Extension https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/10820

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解讀OLS Regression中log transformed之後的變數

一般而言,OLS regression 的結果都可以寫成像下面的公式:

Y= a + b1*X1 + b2*X2

Y是dependent variable (簡稱DV),a是constant,X1與X2是 independent variables (簡稱IV),b1與b2是與其對應的coefficient。

解讀這樣的方程式一點都不難。X1變數增加1的話,Y會相對應的增加b1;X2變數增加1的話,Y會增加b2。

但是,如果你的變數經過了logarithmic transformation,也就是取了對數之後,事情就變得比較複雜了。首先要記得的是:log transformation之後的解讀,都是跟percent有關

狀況一:將DV取對數,IV維持不變

寫成公式還是一樣的:logY = a + b1*X1 + b2*X2

用logY表示DV已取了對數,b1與b2是新得到的coefficient。解讀是:X1增加1的話,Y隨之增加 100*b1 個%。

狀況二:將IV取對數,DV維持不變

公式:Y = a + b1*logX1 + b2*logX2

解讀是:X1增加1%的話,Y會增加 b1/100

狀況三:將DV與IV都取對數

公式: logY = a + b1*logX1 + b2*logX2

解讀是:X1 增加1%,Y增加b1 %

狀況三就是計量經濟提到的elasticity

參考網頁:https://www.ats.ucla.edu/stat/sas/faq/sas_interpret_log.htm

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EndNote: 將X3更新至X3.0.1

最近太忙了,沒時間寫複雜的東西,只好寫點簡單而實用的東西。
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EndNote X3 上市至今已有一段時間,今天心血來潮看一下 EndNote 的網站,果不其然有了更新檔。更新的步驟可以在 EndNote 裡直接 update 。

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不過不知道為什麼,我試了幾次,一按 update 就當機,所以就用手動的方式上 EndNote 官方網站下載。

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更新檔http://www.endnote.com/support/updates/ENX301Patch.zip

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Livemocha的Active English 試用心得

身為一個語言教育者、英語學習者以及一個在作如何運用社群網路 (Social networks) 在語言學習的研究者,我非常推崇 Livemocha 對語言學習所帶來的無限可能性與好處

Livemocha 不只提供免費多國語言的學習內容 (26種語言),更提供了與母語者互動的機會。這無疑嘉惠了許多外語學習者 (foreign language learners,指的是學習的語言不是普遍運用在學習者的生活之中,如英語在台灣是外語,但在印度就是第二語言 second language)。只要你建立了你的帳號,你可以在 Livemocha 上免費學習多種語言,聽與讀的訓練是藉由課程學習來達成,而說與寫的部分學習者可以在學完一課之後,將自己的練習張貼到Livemocha的網站,一些熱心的網友會給你提供一些回饋 (註1)。

網站:http://www.livemocha.com/

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Stata: 如何分組畫regression line

在作regression的時候,分組比較是非常常見的,有時候為了看出兩組或多組之間的差異,最簡單的方式就是用圖表呈現,如下圖所示。要怎麼畫這個圖表呢?Stata有很多方式可以作,這裡提供兩種。
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方法一:
regress inc educ male, beta
predict incfnoi if male==0
predict incmnoi if male==1

twoway (connected incmnoi educ if male==1, lcolor(black) ///
lpattern(dot) msymbol(diamond) msize(large)) ///
(connected incfno educ if male ==0, lcolor(black) ///
lpattern(solid) msymbol(circle) msize(large)), ///
ytitle(Income in thousands) xtitle(Education) ///
legend(order(1 "Men" 2 "Women")) scheme(s2manual)
上面這段程式是從A gentle introduction to Stata 抄來的,這本書的相關介紹可見這篇文章:Stata書籍介紹。出來的圖就向上面的圖一樣。

方法二:

net describe postgr3, from(<a href="http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/ado/analysis">http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/ado/analysis</a>)

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