안녕하세요.

지금부터 제 140차 Stata 강좌를 위한 수강신청을 안내해 드립니다.

아래 내용을 보시고 선착순으로 신청하시기 바랍니다.

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1. 일시: 2026년 1월 8~9일, 오전9시 ~ 오후5시(총 14시간, 점심시간 제외)

2. 장소: 토즈 선릉점(선릉역-2호선, 수인분당선 1,2번 출구 이용)

          서울시 강남구 테헤란로70길 14-8 세왕개발빌딩 9층 / tel. 02-2052-0113

3. 참석인원: 10명(입금자 선착순)

4. 강좌비용: 20만원(식대 및 교재비 포함)

   입금계좌: 우리은행 1005-904-597615 (예금주: 제이슨티지)

   * (입금등록완료 후) 2025년 12월 21일 이후 취소자는 수강료 반환되지 않음.

   * 현금영수증(기본: 휴대폰 번호) 또는 세금계산서 발행

   * 수료증 발행가능

5. 준비물: 개인 노트북 지참

   * Stata 버전18 이상이 설치된 개인 노트북

   * 프로그램이 없는 경우 실습을 위해 사용기간이 한정된 Stata 버전 19 프로그램 제공예정

   * 노트북이 없으신 분은 강의장에서 대여 가능(비용은 본인 부담, 사전 확인 필요)

6. 강의내용(강사: 정민혁-제이슨티지)
   강사: 정민혁(제이슨티지)
   제목: Stata를 이용한 패널 데이터 분석

1) Introduction to panel data
- Variance Component(ANOVA) - Between & Within Variance
- Between effects model
- Pooled & Between model

2) Fixed effects Ⅰ
- Fixed effects model
- Within effects model & LSDV model
- Linear regression with a large dummy-variable set
- Within effects model vs. LSDV vs. Subject-mean centering model

3) Fixed effects Ⅱ
- Two-way fixed effects - Between time heterogeneity (New)
- Two-way fixed effects - nested structure (New)
- Slope homogeneity(parallel slopes)
- Testing for slope homogeneity
- Regression clustering for panel-data models for fixed effects
- Fixed-effect panel threshold model

4) Random effects model
- Random effects model
- Between & Within & Random effect model
- Intraclass correlation - within subject dependence
- Panel model - Time dependency
- Nested(clustered, clustered-correlated) Data
- Hypothesis test for Between-Subject variance

5) Fixed vs. Random effects model
- Endogeneity and unit level confounding
- Hausman
- Hybrid model & correlated random-effects model
- Robust hausman test & Between-Within selection
- Correlated random-effects (CRE) model (StataNow)

6) Further issues
- Panel model - Time dependency, Endogeneity
- Multilevel mixed effects model
- Generalized regression-adjustment estimator for ATE from panel data

* 사정에 따라 일정 및 세부내역이 변경되거나 취소될 수 있습니다.

​7. 신청방법
"교육과정 신청" 메뉴 이용
​* 연락처: qna@jasontg.com