Вопросы с тегом «panel-data»

Данные панели относятся к многомерным данным, часто включающим измерения во времени в эконометрике. Это также называют продольными данными в биостатистике.

33
Стандартная кластеризация ошибок в R (вручную или в plm)

Я пытаюсь понять стандартную ошибку «кластеризация» и как выполнить в R (это тривиально в Stata). В РИ были неудачные попытки использования либо plmнаписания моей собственной функции. Я буду использовать diamondsданные из ggplot2пакета. Я могу сделать фиксированные эффекты с помощью фиктивных...

r panel-data standard-error fixed-effects-model clustered-standard-errors
28
Как интерпретировать дисперсию и корреляцию случайных эффектов в модели смешанных эффектов?

Я надеюсь, что вы все не возражаете против этого вопроса, но мне нужна помощь в интерпретации выходных данных для выходных данных модели линейных смешанных эффектов, которые я пытался научиться делать в R. Я новичок в продольном анализе данных и регрессии линейных смешанных эффектов. У меня есть...

r mixed-model interpretation panel-data
27
Могут ли степени свободы быть нецелым числом?

Когда я использую GAM, он дает мне остаточный DF, (последняя строка в коде). Что это значит? Выходя за рамки примера GAM, в общем, может ли число степеней свободы быть нецелым числом?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data =...

r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation
25
Каково допустимое значение критерия Калинского и Харабаса (СН)?

Я провел анализ данных, пытаясь сгруппировать продольные данные, используя R и пакет kml . Мои данные содержат около 400 отдельных траекторий (как это называется в статье). Вы можете увидеть мои результаты на следующем рисунке: После прочтения главы 2.2 «Выбор оптимального числа кластеров» в...

r clustering panel-data
21
Как спроецировать новый вектор на пространство PCA?

После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли...

r pca r variance heteroscedasticity misspecification distributions time-series data-visualization modeling histogram kolmogorov-smirnov negative-binomial likelihood-ratio econometrics panel-data categorical-data scales survey distributions pdf histogram correlation algorithms r gpu parallel-computing approximation mean median references sample-size normality-assumption central-limit-theorem rule-of-thumb confidence-interval estimation mixed-model psychometrics random-effects-model hypothesis-testing sample-size dataset large-data regression standard-deviation variance approximation hypothesis-testing variance central-limit-theorem kernel-trick kernel-smoothing error sampling hypothesis-testing normality-assumption philosophical confidence-interval modeling model-selection experiment-design hypothesis-testing statistical-significance power asymptotics information-retrieval anova multiple-comparisons ancova classification clustering factor-analysis psychometrics r sampling expectation-maximization markov-process r data-visualization correlation regression statistical-significance degrees-of-freedom experiment-design r regression curve-fitting change-point loess machine-learning classification self-study monte-carlo markov-process references mathematical-statistics data-visualization python cart boosting regression classification robust cart survey binomial psychometrics likert psychology asymptotics multinomial
20
Указание модели разницы в различиях с несколькими периодами времени

Когда я оцениваю модель разности различий с двумя периодами времени, эквивалентная модель регрессии а. Yist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistYist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*Treatment + \lambda d_t + \delta*(Treatment*d_t)+ \epsilon_{ist} где...

regression modeling econometrics panel-data difference-in-difference
20
Можно ли использовать сплайны для прогнозирования?

Я не могу точно сказать о характере данных, поскольку они являются собственностью, но предположим, что у нас есть такие данные: каждый месяц некоторые люди подписываются на услугу. Затем в каждом последующем месяце эти люди могут обновить услугу, прекратить обслуживание или получить отказ в...

panel-data splines mars
17
Сохраняются ли автокоррелированные остаточные структуры даже в моделях с соответствующими структурами корреляции и как выбрать лучшие модели?

контекст В этом вопросе используется R, но речь идет об общих статистических вопросах. Я анализирую влияние факторов смертности (% смертности от болезней и паразитов) на скорость роста популяции моли с течением времени, когда популяция личинок отбиралась из 12 мест один раз в год в течение 8 лет....

model-selection autocorrelation residuals panel-data spatio-temporal
17
Каковы различия между терминами «анализ временных рядов» и «анализ продольных данных»

Говоря о продольных данных, мы можем многократно ссылаться на данные, собранные с течением времени от одного и того же субъекта / единицы исследования, таким образом, существуют корреляции для наблюдений внутри одного и того же субъекта, т. Е. Сходство внутри объекта. Говоря о данных временного...

time-series terminology panel-data
16
Как анализировать данные продольного счета: учет временной автокорреляции в GLMM?

Здравствуйте, статистические гуру и мастера программирования R, Я заинтересован в моделировании захвата животных в зависимости от условий окружающей среды и дня года. Как часть другого исследования, у меня есть подсчеты по ~ 160 дней за три года. В каждый из этих дней у меня есть температура,...

r mixed-model autocorrelation bugs panel-data
15
Каковы различия между «Моделированием смешанных эффектов» и «Моделированием скрытого роста»?

Я неплохо знаком с моделями смешанных эффектов (MEM), но недавно один из коллег спросил меня, как они соотносятся с моделями скрытого роста (LGM). Я немного погуглил, и кажется, что LGM - это вариант моделирования структурных уравнений, который применяется к обстоятельствам, когда повторяющиеся...

mixed-model panel-data
15
Какова интуиция за сменными образцами при нулевой гипотезе?

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования...

hypothesis-testing permutation-test exchangeability r statistical-significance loess data-visualization normal-distribution pdf ggplot2 kernel-smoothing probability self-study expected-value normal-distribution prior correlation time-series regression heteroscedasticity estimation estimators fisher-information data-visualization repeated-measures binary-data panel-data mathematical-statistics coefficient-of-variation normal-distribution order-statistics regression machine-learning one-class probability estimators forecasting prediction validation finance measurement-error variance mean spatial monte-carlo data-visualization boxplot sampling uniform chi-squared goodness-of-fit probability mixture theory gaussian-mixture regression statistical-significance p-value bootstrap regression multicollinearity correlation r poisson-distribution survival regression categorical-data ordinal-data ordered-logit regression interaction time-series machine-learning forecasting cross-validation binomial multiple-comparisons simulation false-discovery-rate r clustering frequency wilcoxon-mann-whitney wilcoxon-signed-rank r svm t-test missing-data excel r numerical-integration r random-variable lme4-nlme mixed-model weighted-regression power-law errors-in-variables machine-learning classification entropy information-theory mutual-information
15
Точность градиентной машины уменьшается с увеличением числа итераций

Я экспериментирую с алгоритмом машины повышения градиента через caretпакет в R. Используя небольшой набор данных для поступления в колледж, я запустил следующий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create...

machine-learning caret boosting gbm hypothesis-testing t-test panel-data psychometrics intraclass-correlation generalized-linear-model categorical-data binomial model intercept causality cross-correlation distributions ranks p-value z-test sign-test time-series references terminology cross-correlation definition probability distributions beta-distribution inverse-gamma missing-data paired-comparisons paired-data clustered-standard-errors cluster-sample time-series arima logistic binary-data odds-ratio medicine hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney unsupervised-learning hierarchical-clustering neural-networks train clustering k-means regression ordinal-data change-scores machine-learning experiment-design roc precision-recall auc stata multilevel-analysis regression fitting nonlinear jmp r data-visualization gam gamm4 r lme4-nlme many-categories regression causality instrumental-variables endogeneity controlling-for-a-variable
14
Когда необходимо включать отставание зависимой переменной в регрессионную модель и какое отставание?

Данные, которые мы хотим использовать в качестве зависимой переменной, выглядят следующим образом (это данные подсчета). Мы опасаемся, что, поскольку он имеет циклический компонент и структуру тренда, регрессия оказывается как-то предвзятой. Мы будем использовать отрицательную биномиальную...

autocorrelation panel-data fixed-effects-model trend lags
14
В чем разница между эконометрикой временных рядов и эконометрикой панельных данных?

Этот вопрос может быть очень наивным, но то, как меня учат эконометрике, меня очень смущает, если есть разница между временными рядами и методом панельных данных. Что касается временных рядов, я рассмотрел такие темы, как стационарная ковариация, AR, MA и т. Д. Что касается данных панели, я видел...

time-series econometrics panel-data
14
Разница между данными панели и смешанной моделью

Я хотел бы знать разницу между групповым анализом данных и анализом смешанных моделей. Насколько мне известно, как данные панели, так и смешанные модели используют фиксированные и случайные эффекты. Если так, почему у них разные имена? Или они синонимы? Я прочитал следующий пост, который описывает...

mixed-model references panel-data
14
Как моделировать большие продольные данные?

Традиционно мы используем смешанную модель для моделирования продольных данных, то есть таких данных, как: id obs age treatment_lvl yield 1 0 11 M 0.2 1 1 11.5 M 0.5 1 2 12 L 0.6 2 0 17 H 1.2 2 1 18 M 0.9 мы можем предположить случайный перехват или наклон для разных людей. Однако вопрос, который я...

machine-learning data-transformation random-forest panel-data large-data
14
Пакет R для логистической регрессии с фиксированным эффектом

Я ищу Rпакет для оценки коэффициентов логит-моделей с индивидуальным фиксированным эффектом (индивидуальный перехват) с использованием оценки Чемберлена 1980 года. Это часто называют оценкой логита Чемберлена с фиксированным эффектом. Это классическая оценка при работе с бинарными данными панели...

r logistic panel-data clogit
13
В чем разница между использованием aov () и lme () при анализе продольного набора данных?

Может кто-нибудь сказать мне разницу между использованием aov()и lme()для анализа продольных данных и как интерпретировать результаты этих двух методов? Ниже я анализирую один и тот же набор данных aov()и получаю lme()2 разных результата. Таким образом aov(), я получил значительный результат во...

r mixed-model repeated-measures panel-data