Разница между продольным дизайном и временными рядами

В чем разница между продольным дизайном и временным рядом?

Добавлю, что в контексте временных рядов обычно предполагается, что наблюдаемые данные являются реализацией случайного процесса. Следовательно, во временных рядах большое внимание уделяется свойствам случайных процессов, таким как стационарность, эргодичность и т. Д. В продольном контексте в моем понимании данные поступают из обычных выборок (под выборкой я подразумеваю последовательность переменных iid), наблюдаемых в разных точках в время, поэтому применяются классические статистические методы, так как они всегда предполагают, что выборка наблюдается.

Для краткого ответа можно сказать, что временные ряды изучаются в эконометрике, продольный дизайн - в статистике. Но это не отвечает на вопрос, просто переносит его на другой вопрос. С другой стороны, многие короткие ответы делают именно это.

Если мы подумаем о планах, составленных из случаев, измеренных в случаях, то мне кажется, что следующее свободное определение описывает описывающее различие:$n$$k$

• продольные конструкции: высокий , низкий$n$$k$
• временной ряд: низкий , высокий$n$$k$

Конечно, это поднимает вопрос о том, что высоко, а что низко. Резюмируя моё собственное грубое понимание этих нечетких определений, мы приводим примеры:

• временные ряды могут иметь = 1, 2 или 5 и = 20, 50, 100 или 1000, и$n$$k$
• продольные конструкции могут иметь = 10, 50, 100, 1000 и = 2, 3, 5, 10, 20$n$$k$

Обновление: В продолжение вопроса доктора Кто о том, что является целью различия, у меня нет авторитетного ответа, но вот несколько мыслей:

• терминология развивается в дисциплинах, связанных с конкретными проблемами существа
• временная последовательность
  • часто занимается прогнозированием будущих моментов времени
  • часто занимается моделированием различных циклических и трендовых процессов
  • часто касаются описания временной динамики в мельчайших деталях
  • часто изучает явления, в которых измеряемая конкретная вещь представляет особый интерес (например, уровень безработицы, индексы фондового рынка и т. д.)
  • временные индексы часто уже существуют
• продольные конструкции:
  • часто используют выборки случаев в качестве примеров населения, чтобы сделать выводы о населении (например, выборка детей, чтобы изучить, как дети меняются в целом)
  • часто связаны с довольно общими временными процессами, такими как рост, изменчивость и относительно простые модели функциональных изменений
  • исследование часто специально предназначено для того, чтобы иметь заданное количество временных точек.
  • часто заинтересованы в изменениях в процессах изменения

Учитывая различия в фактической временной динамике и конкретной комбинации и это создает различные проблемы статистического моделирования. Например, с высоким и низким часто используются многоуровневые модели, которые заимствуют силу типичного процесса изменений для описания отдельного процесса изменений. Эти различные дисциплины, задачи моделирования и литература способствуют созданию четкой терминологии.н н $k$$n$$n$$k$

Во всяком случае, это мое впечатление. Возможно, другие имеют большую проницательность.

Временной ряд представляет собой простую последовательность точек данных, разнесенных во времени, обычно с регулярными временными интервалами. Продольная конструкция является гораздо более конкретной, сохраняя тот же образец для каждого наблюдения в течение долгого времени.

Примером временного ряда может быть безработица, измеряемая каждый месяц с использованием обследования рабочей силы с новой выборкой каждый раз; это будет последовательность проектов поперечного сечения. Но это может быть что угодно, например, ваши личные сбережения каждый год, которые также будут продольными. Или это может просто следовать за определенной группой людей, которые становятся старше, такими как телевизионный документальный фильм Seven Up! и сиквелы каждые семь лет после этого - последний был 49 Up в 2005 году, так что должно быть еще одно издание в следующем году. Продольные дизайны, как правило, говорят вам больше о том, как типичные индивидуумы меняются со временем, но могут (в зависимости от деталей дизайна и обновления образца) меньше говорить о том, как меняется популяция в целом.

Данные временных рядов оцениваются через регулярные промежутки времени в течение длительного периода времени. В то время как продольные данные не являются: повторные измерения в течение короткого периода времени. То есть сбор данных может быть остановлен / прекращен в определенный момент времени для проведения анализа или когда меры удовлетворяют исследователя с точки зрения изменения поведения.