«clustered-standard-errors» 태그된 질문

표준 오류 "클러스터링"과 R에서 실행하는 방법을 이해하려고합니다 (Stata에서는 사소합니다). RI에서 plm나 자신의 기능을 사용 하거나 작성하는 데 실패했습니다 . 패키지 의 diamonds데이터를 사용하겠습니다 ggplot2. 더미 변수로 고정 효과를 할 수 있습니다 > library(plyr) > library(ggplot2) > library(lmtest) > library(sandwich) > # with dummies to create fixed effects > fe.lsdv <- …

33 r  panel-data  standard-error  fixed-effects-model  clustered-standard-errors 

GAM을 사용할 때 잔여 DF는 (코드의 마지막 줄). 그게 무슨 뜻이야? GAM 예제를 넘어 서면 일반적으로 자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter …

27 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 

당신은 개인이 그룹 내 위치 데이터의 단일 단면 (학교 내에서 예를 들어 학생)이 있고 형태의 모델 추정하고자하는 가정 개인 수준의 특성과의 벡터이다 상수를.Y_i = a + B*X_iXa 이 경우, 관찰되지 않은 군간 이질성 B은 귀하의 독립적 인 관심 변수와 상관 관계가 있기 때문에 귀하의 포인트 추정치 및 SE를 바이어스한다고 가정 …

19 econometrics  multilevel-analysis  fixed-effects-model  endogeneity  clustered-standard-errors 

나는 여러 권의 책 (Raudenbush & Bryk, Snijders & Bosker, Gelman & Hill 등)과 여러 기사 (Gelman, Jusko, Primo & Jacobsmeier 등)를 훑어 보았지만 여전히 내 머리를 감싸지 않았습니다. 군집 표준 오차와 다단계 모델링의 주요 차이점은 다음과 같습니다. 본인은 연구 질문과 관련된 부분을 이해합니다. 다단계 모델링에서만 얻을 수있는 특정 유형의 …

18 mixed-model  multilevel-analysis  clustered-standard-errors 

caretR 의 패키지를 통해 그라디언트 부스팅 머신 알고리즘을 실험하고 있습니다 . 소규모 대학 입학 데이터 세트를 사용하여 다음 코드를 실행했습니다. library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl …

15 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