Web seminerlerine katılım ücretsizdir ancak katılım için kayıt yaptırmanız gerekmektedir. Katılmak istediğiniz seminerin linkine tıklayarak kayıt yaptırabilirsiniz. Seminerin başlama saatinden önce size web seminerine nasıl katılacağınızı belirten talimatları içeren bir email gönderilecektir. Katılım için Adobe Connect erişiminizin olması gerekmektedir. Bu fırsatı kaçırmayın.
Conditional average treatment-effects estimation using Stata
Tedavi etkileri, bir tedavinin bir sonuç üzerindeki nedensel etkilerini tahmin eder. Genellikle ortalama tedavi etkilerini (ATE) tahmin ederiz, ancak etki heterojen olduğunda bir popülasyonun ortalamasını almak faydalı olmayabilir. Bir dizi değişkene bağlı ortalama tedavi etkileri (CATE’ler), heterojen tedavi etkilerini anlamamıza yardımcı olur ve yapısı gereği, farklı tedavi atama politikalarının popülasyondaki farklı grupları nasıl etkilediğini değerlendirmek için faydalıdır.
Bu web seminerinde, Stata 19’un yeni cate komutunu kullanarak aşağıdaki gibi soruları nasıl yanıtlayacağımızı göstereceğiz:
- Tedavi etkileri heterojen mi?
- Tedavi etkileri bazı değişkenlere göre nasıl değişiyor?
- Tedavi etkileri önceden belirlenmiş gruplar arasında değişiyor mu?
- Verilerde tedavi etkilerinin farklılık gösterdiği bilinmeyen gruplar var mı?
- Olası tedavi atama kuralları arasında hangisi en iyisidir?
Di Liu, StataCorp LLC’deki ekonometri geliştirme ekibinde Baş Ekonometristtir. Di, araştırmacılar için istatistiksel yazılımlar yazmaktan ve hem teorik hem de uygulamalı ekonometri alanlarında araştırma yapmaktan büyülenmektedir. Heterojen DID, enstrümantal değişkenli kantil regresyon, lasso kullanarak tedavi etkileri tahmini, tahmin için lasso, çıkarım için lasso, mekansal otoregresif modeller, heckpoisson ve betareg gibi bazı Stata özelliklerinin birincil geliştiricisidir. Ayrıca Canadian Journal of Economics, Econometrics Reviews, Empirical Economics, Econometrics and Statistics ve Stata Journal’da araştırma makaleleri yayınlamıştır. Di, Kanada, Montreal’deki Concordia Üniversitesi’nden ekonomi alanında doktora derecesine; Fransa, Lille’deki Polytech’Lille’den yazılım mühendisliği ve istatistik alanında mühendislik derecesine; Çin, Nanjing’deki Hohai Üniversitesi’nden bilgisayar bilimleri alanında yüksek lisans ve lisans derecelerine sahiptir.Di Liu, StataCorp LLC’deki ekonometri geliştirme ekibinde Baş Ekonometristtir. Di, araştırmacılar için istatistiksel yazılımlar yazmaktan ve hem teorik hem de uygulamalı ekonometri alanlarında araştırma yapmaktan büyülenmektedir. Heterojen DID, enstrümantal değişkenli kantil regresyon, lasso kullanarak tedavi etkileri tahmini, tahmin için lasso, çıkarım için lasso, mekansal otoregresif modeller, heckpoisson ve betareg gibi bazı Stata özelliklerinin birincil geliştiricisidir. Ayrıca Canadian Journal of Economics, Econometrics Reviews, Empirical Economics, Econometrics and Statistics ve Stata Journal’da araştırma makaleleri yayınlamıştır. Di, Kanada, Montreal’deki Concordia Üniversitesi’nden ekonomi alanında doktora derecesine; Fransa, Lille’deki Polytech’Lille’den yazılım mühendisliği ve istatistik alanında mühendislik derecesine; Çin, Nanjing’deki Hohai Üniversitesi’nden bilgisayar bilimleri alanında yüksek lisans ve lisans derecelerine sahiptir.
15 Ekim 2025, Saat 19:00 (4:00 PM UTC)
Stata’ya Sor
Ücretsiz 1 Saat Çevrimiçi
Stata sorularınıza gerçek zamanlı yanıtlar mı arıyorsunuz?
Stata Teknik Hizmetler ekibi, çeşitli konularda canlı soru-cevap ve bilgilendirici sunumlar sunan çevrimiçi destek oturum serimiz Stata’ya Sor’a katılmanızı bekliyor. Uzmanlarımız ve diğer kullanıcılarla doğrudan bağlantı kurmak için mükemmel bir fırsat. Sorularınızı iletmekten veya sadece dinlemekten çekinmeyin. Oturum konusuyla ilgili Stata ile ilgili soruları yanıtlamaya öncelik vereceğiz. Küçük bir hatırlatma: Bu etkileşimli oturumlar kaydedilmeyecektir.
Sizi orada görmeyi dört gözle bekliyoruz!
Mevcut oturumlar
Bu oturumda Stata’nın özelleştirilebilir tablolar oluşturmak için kullandığı araçlara, özellikle de collect komutlar paketi, table, etable ve dtable‘a odaklanılacaktır.
Bu oturumda Stata’nın panel veri analizi araçlarına, özellikle de xt komutlar paketine odaklanılacaktır.
Ready. Set. Go Stata.
-
- Stata’ya nasıl veri girerim?
-
- Veri işleme ve temizleme için hangi araçlar bulunmaktadır?
-
- Saçılım grafikleri, histogramlar ve diğer grafikleri nasıl oluşturup özelleştirebilirim?
-
- Bir modeli nasıl oturtabilir ve sonuçları grafikleyebilirim?
-
- Stata öğrenmek için kaynakları nasıl bulabilirim?
Machine learning using Stata via H2O
Hangi müşteriler kredilerini ödeyemeyecek? Hisse senedi fiyatları önümüzdeki haftalarda nasıl değişecek? Cerrahi başarıyı hangi temel faktörler yönlendiriyor?
Yüksek performanslı makine öğrenimi yöntemleri, veri oluşturma süreci karmaşık olsa bile bu ve daha birçok soruya yanıt verebilir. Stata’daki yeni h2oml paketiyle, H2O üzerinden makine öğreniminde en çok kullanılan iki modeli uygulayabilirsiniz: Gradient Boosting Machine (GBM) ve Random Forest (RF).
Bu web seminerinde, bu modellerin sürekli, ikili ve çok terimli sonuçları tahmin etmek için nasıl kullanılacağını; model performansının nasıl değerlendirileceğini; ve model hiperparametrelerinin nasıl en uygun şekilde seçileceğini göreceğiz. Ayrıca, makine öğrenimi modellerimizin tahminlerini yorumlamak ve açıklamak için Stata’da bulunan araçları da inceleyeceğiz. Bunlar arasında değişken önem derecesi, küresel vekil modeller, kısmi bağımlılık grafikleri, ICE eğrileri ve Shapley değerleri yer almaktadır.
Eduardo García Echeverri, StataCorp LLC’de Kıdemli Ekonometristtir. Rochester Üniversitesi’nden Ekonomi alanında doktora derecesine ve Kolombiya’daki Universidad de los Andes’ten yüksek lisans derecesine sahiptir. Araştırmaları, ekonometride parametrik olmayan ve yarı parametrik yöntemler üzerine odaklanmaktadır. Stata’da dokümantasyon üretmekte, web seminerleri düzenlemekte ve yeni istatistiksel özelliklerin geliştirilmesine katkıda bulunmaktadır.
13 Kasım 2025, Saat 20:00 (5:00 PM UTC)
Son kayıt tarihi: 11 Kasım 2025
Tips and tricks
Stata’nın gizli (pek de gizli olmasa da) mücevherlerinden bazılarını keşfedin. Bu webinarda yazılım geliştiricilerimizin favorisi bir kısım özellikleri sizinle paylaşıyoruz. Aşağıda ipuçlarını görebilirsiniz:
-
- Üç yollu etiketler
-
- Graph Recorder kullanarak grafikleri standartlaştırma
-
- Modeli uydurdunuz, peki şimdi?
-
- Modelinizi yorumlama ve anlama
-
- Etkileşimli kullanımı tekrar üretilebilen sonuçlara dönüştürme
-
- Word ile çalışma
Bu bir saatlik webinara katılarak Stata’yı daha verimli ve daha etkin kullanabilmek için kendi etkileşimlerinizi yapabilirsiniz.
Managing data in Stata
İş akışınızı dönüştürmeye hazır mısınız? Bu web semineri, aşağıdakileri nasıl yapacağınız da dahil olmak üzere temel Stata veri yönetimi becerileriyle sizi donatacak:
import kullanarak web sitelerinden veri içe aktarma
merge ve append kullanarak veri kümelerini birleştirme
frames kullanarak birden fazla veri kümesini aynı anda yönetme
reshape kullanarak verileri uzun ve geniş biçimler arasında dönüştürme
egen ve dize (string) işlevlerini kullanarak yeni değişkenler oluşturma
contract ve collapse kullanarak özet veriler oluşturma
by ve if işlevlerini kullanarak verileri alt kümelere ayırma
C
Chuck Huber, StataCorp LLC’de İstatistiksel Çalışmalar Direktörü ve Texas A&M Halk Sağlığı Okulu ile New York Üniversitesi Küresel Halk Sağlığı Okulu’nda Biyoistatistik Bölümü’nde Yardımcı Doçenttir. Stata’nın yazılım geliştiricilerinden oluşan ekibiyle çalışmasının yanı sıra, Stata YouTube kanalı için eğitim videoları hazırlamakta, blog yazıları yazmakta, çevrimiçi NetCourses programları geliştirmekte ve konferanslarda ve üniversitelerde Stata hakkında konuşmalar yapmaktadır. Mevcut çalışmalarının çoğu, davranış ve sağlık bilimcileri tarafından kullanılan istatistiksel yöntemlere odaklanmıştır. Nöroloji, insan ve hayvan genetiği, alkol ve uyuşturucu bağımlılığının önlenmesi, beslenme ve doğum kusurları alanlarında yayınlar yapmıştır. Dr. Huber, şu anda New York Üniversitesi’nde anket örneklemesi ve daha önce de kategorik veri analizi, anket veri analizi ve istatistiksel genetik dersleri verdiği Texas A&M Üniversitesi’nde giriş seviyesi biyoistatistik dersleri vermektedir.
27 Ocak 2026, Saat 20:00 (5:00 PM UTC)
Son kayıt tarihi: 25 Ocak 2026
Analyzing data with missing values using multiple imputation
Kayıp değerler bir çok alanda ortaktır. Eğer analizler kayıp değerleri uygun şekilde hesaba katmıyorsa kestirim sonuçları önyargılı olabilir. Çoklu yükleme (imputation) kayıp değerler için geçerli istatistiksel çıkarım sağlayan esnek bir yaklaşımdır.
Bu web semineri, eksik veriler ve çoklu yükleme ile ilgili temel kavramları tanıtmaktadır. Veri kurulumundan uygun bir çoklu yükleme modeli seçmeye ve eksik veri belirsizliğini doğru şekilde hesaba katan analizler yapmaya kadar, Stata’da MI komut setini kullanarak çoklu yüklemenin nasıl gerçekleştirileceğini göstereceğiz.
Meghan Cain, StataCorp LLC’de Eğitim Hizmetleri Yardımcı Direktörüdür. Notre Dame Üniversitesi’nden nicel psikoloji alanında doktora derecesini almış ve araştırmaları yapısal eşitlik modellemesi, çok seviyeli modelleme ve Bayes istatistiği üzerine yoğunlaşmıştır. Stata’da istatistiksel eğitimlerin ve web seminerlerinin geliştirilmesini yönetmekte, Stata YouTube kanalı için videolar hazırlamakta ve Stata Press kitaplarını gözden geçirmektedir.
24 Şubat 2026, Saat 20:00 (5:00 PM GMT)
Son kayıt tarihi: 22 Şubat 2026