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.
Bayesian estimation with bayesmh
Bu web semineri, Stata’nın bayesmh komutunu kullanarak Bayes analizine pratik bir giriş sunmaktadır; özellikle kullanıcı tanımlı olasılık fonksiyonları ve özel önsel dağılımlar gerektiren uygulamalara odaklanmaktadır. Standart ön ek komutları yaygın modeller için verimlilik sağlarken, bayesmh özelleştirilmiş Bayes modellerinin uygulanmasını mümkün kılar. Bu komut daha fazla model esnekliği sağladığı için doğal olarak daha karmaşık bir sözdizimi gerektirir. Bu web semineri, tüm sürecin kapsamlı ve adım adım bir açıklamasını sunmaktadır. Çeşitli uygulamalı örnekler kullanarak, standart olmayan olasılık fonksiyonlarının tanımlanması, önsel dağılımların belirlenmesi ve Metropolis-Hastings yakınsamasının değerlendirilmesinin mekaniğini ele alacağım. Bu oturum, uygulayıcıların kendi özel araştırma hedeflerine göre uyarlanmış Bayes tahminini gerçekleştirmeleri için kapsamlı bir çerçeve sunmaktadır.
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
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?
Introduction to Stata programming
Stata’da programlama, veri analizinizi daha verimli, tekrarlanabilir ve ölçeklenebilir hale getirebilir. Bu web semineri, temel komut yürütmenin ötesine geçmek isteyen araştırmacılar için Stata’nın betik ve matris dillerini kullanmanın temel araçlarını tanıtmaktadır. Önceden kodlama deneyimi gerekmez. Oturum, tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için do-dosyaları yazmanın ve özel programlar tanımlamanın mekaniğini inceler. Ek olarak, Stata’nın yüksek performanslı matris programlama dili olan Mata’ya bir giriş yapıyoruz ve analitik yeteneklerinizi nasıl genişlettiğini tartışıyoruz.
Survival analysis with interval-censored data
Modellemek istediğiniz olay-zaman verileriniz var ancak olayların tam olarak ne zaman meydana geldiğinden emin değilsiniz mi?
Hayatta kalma analizinde, ilgi duyulan olay her zaman tam olarak gözlemlenmediğinde ancak belirli bir zaman aralığında meydana geldiği bilindiğinde, aralıklı sansürlü olay-zaman verileri ortaya çıkar. Stata 17, bu tür veriler için gerçek yarı parametrik Cox modellerine uyması için stintcox komutunu tanıttı ve Stata 18, zamanla değişen yardımcı değişkenler (TVC’ler) için destek ekleyerek yeteneklerini genişletti. Bunun üzerine Stata 19, farklı olay türlerindeki olay zamanları arasındaki olası korelasyonları hesaba katarak aralıklı sansürlü çoklu olay verilerinin modellenmesini sağlayan yeni stmgintcox komutunu tanıttı.
Bu web seminerinde, aralıklı sansürlü verilerin temel türlerini açıklayacak ve stintcox komutunu kullanarak yarı parametrik Cox orantılı tehlikeler modelinin nasıl uygulanacağını göstereceğiz. Hem tek kayıt hem de çok kayıt-konu-başına-konu veri kümelerini kullanarak örnekler sunacağız ve TVC’lerin nasıl dahil edileceğini göstereceğiz. Ek olarak, sonuçların nasıl yorumlanacağını ve çizileceğini ve orantılı-tehlikeler varsayımının nasıl değerlendirileceğini tartışacağız. Son olarak, marjinal bir Cox orantılı tehlikeler modelinin aralıklı sansürlü çoklu-olay verilerine nasıl uydurulacağını ve tüm olaylarda ortak kovaryant etkileri için daha güçlü bir testin nasıl gerçekleştirileceğini göstereceğiz.
Sunan: Xiao Yang
Baş İstatistikçi ve Yazılım Geliştirici
Xiao, 2012’den beri Stata’yı geliştirmektedir. İlgi alanları arasında sağkalım analizi, uzunlamasına analiz, Bayes analizi ve çok seviyeli karışık efekt modelleri yer almaktadır. Çin Elektronik Bilimi ve Teknolojisi Üniversitesi’nden bilgisayar bilimi alanında lisans derecesi, Güneydoğu Missouri Eyalet Üniversitesi’nden matematik alanında yüksek lisans derecesi ve Iowa Üniversitesi’nden istatistik alanında yüksek lisans derecesi vardır.
7 Temmuz 2026, Saat 19:00 (4:00 PM UTC)
Son kayıt tarihi: 5 Temmuz 2026
Bu webinar olasılık ve olasılık dışı örneklem alma ve değiştirmeli ve değiştirmesiz örneklem alma kavramlarını gözden geçirecektir. Ayrıca sonlu popülasyon düzeltme faktörünü tanıtacaktır. Ana örneklem tasarımlarını tanıtacak, örneklem ağırlıklarının nasıl hesaplanacağını açıklayacak ve örneklem tasarımını açıklayan analizler için verileri hazırlamak üzere Stata’nın svyset komutunun nasıl kullanılacağını anlatacağız. Daha sonra da bu özelliklere sahip verilerin nasıl analiz edileceğini göstereceğiz.
Sunan: Chuck Huber
İstatistiksel Çalışmalar Direktörü
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.