{smcl}
{* *! version 1.0  JavierMarquez 22sept2009}{...}
{cmd:help estimadip} {right: version 1.0}
{hline}

{title:Title}

{p 8 14 2}
{hi:estimadip} {hline 2} Estima y simula los par{c a'}metros de {helpb sureg} con las variables dependientes (proporciones de votos) tranformadas en logaritmos de razones


{title:Syntax}

{p 8 14 2}
{cmdab:estima:dip}
{cmd:(}{it:{help depvar:depvar1}} {it:{help varlist:varlist1}}{cmd:)}
{cmd:(}{it:depvar2 varlist2}{cmd:)}
{it:...}
{cmd:(}{it:depvarJ-1 varlistJ-1}{cmd:)}
{ifin}
[{cmd:,} {it:options}]


{synoptset 20 tabbed}{...}
{synopthdr:options}
{synoptline}
{p2coldent:* {opt b:ase(depvarJ)}}variable que se emplear{c a'} como base en la transformaci{c o'}n log{c i'}stica multivariada{p_end}
{synopt:{opt t:stub(string)}}prefijo de las nuevas variables (dependientes) transformadas en logaritmos de razones{p_end}
{synopt:{opt simst:ub(string)}}prefijo de las nuevas variables que contienen los par{c a'}metros simulados{p_end}
{synopt:{opt s:ims(#)}}n{c u'}mero {it:#} de simulaciones, el cual debe ser un n{c u'}mero entero y positivo; default es {cmd:sims(1000)}{p_end}
{synoptline}
{p2colreset}{...}
{p 4 6 2}
* {opt base()} es una opci{c o'}n obligatoria.
{p_end}


{title:Description}

{pstd}
{cmd:estimadip} aplica la transformaci{c o'}n log{c i'}stica multivariada a un grupo de variables que representan la proporci{c o'}n de votos obtenida por los partidos pol{c i'}ticos en un sistema electoral multipartidista.
Luego, estima {help sureg} con las variables (dependientes) transformadas en log ratios, 
y simula los par{c a'}metros del modelo de regresi{c o'}n.
{cmd:estimadip} genera dos nuevos grupos de variables: 
los logaritmos de razones de las proporciones de votos, 
y las simulaciones de los par{c a'}metros del modelo.

{pstd}
{cmd:estimadip} utiliza algunos macros del m{c o'}dulo {stata "net from http://gking.harvard.edu/clarify/":{it:Clarify}}.


{title:Options}

{dlgtab:Main}

{phang}
{opt base(depvarJ)} indica el nombre de la variable que se emplear{c a'} como base en la transformaci{c o'}n log{c i'}stica multivariada. 
Los valores de las variables dependientes y {it: depvarJ} deben encontrarse en el intervalo de la unidad,
y deben sumar 1 en cada observaci{c o'}n. 

{phang}
{opt tstub(string)} prefijo de las nuevas variables (dependientes) transformadas en logaritmos de razones. 
Por ejemplo, si el nombre de {it: depvar1} es "pan" y {cmd:tstub(trans)}, 
el nombre de la nueva variable ser{c a'} "transpan".

{phang}
{opt simstub(string)} prefijo de las nuevas variables que contienen los par{c a'}metros simulados.
Cada observaci{c o'}n de las nuevas variables representa un par{c a'}metro simulado.

{dlgtab:Advanced}

{phang}
{opt sims(#)} n{c u'}mero {it:#} de simulaciones de los par{c a'}metros. 
{it:#} debe ser un n{c u'}mero entero y positivo; 
default es {cmd:sims(1000)}


{title:Examples}

{p 8 10 2}{cmd:. estimadip (y1 x z) (y2 x z) (y3 x z w), base(y4)}

{p 8 10 2}{cmd:. estimadip (y1 x z) (y2 x z) (y3 x z), base(y4) tstub(_t) simstub(_sim)}

{p 8 10 2}{cmd:. estimadip (y1 x z) (y2 x z) (y3 x z), base(y4) sims(500)}


{title:Authors}

{phang}
Javier Aparicio, 
Centro de Investigaci{c o'}n y Docencia Econ{c o'}micas, 
CIDE.
javier.aparicio@cide.edu

{phang}
Javier M{c a'}rquez,
Buend{c i'}a & Laredo.
javier.marquez@buendiaylaredo.com


{title:Reference}

{pstd}
{cmd: estimadip} es parte del paquete {cmd: camaradip}: 
M{c o'}dulo de Stata para elaborar contrafactuales de la C{c a'}mara de Diputados con simulaciones de Monte Carlo.
Si utiliza {cmd: estimadip}, 
por favor cite las siguientes referencias:

{phang}
M{c a'}rquez, Javier y Javier Aparicio (2010), Un modelo Monte Carlo para la C{c a'}mara de Diputados en M{c e'}xico, Pol’tica y Gobierno, vol. XVII, n{c u'}m 2.

{phang}
---- (2009), {cmd: camaradip}: M{c o'}dulo de Stata para elaborar contrafactuales de la C{c a'}mara de Diputados con simulaciones de Monte Carlo.

{title:Also see}

{pstd}
Online: {helpb simuladip}, {helpb asignadip}.