«panel-data» 태그된 질문

계량 경제학의 "무작위 효과 모델"이 계량 경제학 외부의 "임의 차단과 혼합 된 모델"에 해당한다고 생각했지만 지금은 확실하지 않습니다. 그렇습니까? 계량 경제학은 "고정 효과"및 "무작위 효과"와 같은 용어를 혼합 모형에 대한 문헌과 약간 다르게 사용하며 이는 악명 높은 혼란을 야기합니다. 가 선형 적으로 의존 하지만 다른 측정 그룹에서 다른 절편을 갖는 …

56 mixed-model  econometrics  panel-data  lme4-nlme  plm 

종단 설계와 시계열의 차이점은 무엇입니까?

34 time-series  panel-data 

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 

여러분 모두이 질문에 신경 쓰지 않기를 바라지 만 R에서 배우려고했던 선형 혼합 효과 모델 출력에 대한 출력을 해석하는 데 도움이 필요합니다. 세로 데이터 분석 및 선형 혼합 효과 회귀에 익숙하지 않습니다. 나는 시간 예측 자로 몇 주를 맞춘 모델을 가지고 있으며, 고용 과정에서 내 성과로 점수를 매 깁니다. 몇 주 …

28 r  mixed-model  interpretation  panel-data 

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 

R과 kml 패키지를 사용하여 종단 데이터를 군집화 하려는 데이터 분석을 수행했습니다 . 내 데이터에는 약 400 개의 개별 궤적이 포함되어 있습니다 (서류에 언급되어 있음). 다음 그림에서 내 결과를 볼 수 있습니다. 해당 논문 에서 2.2 장 "최적의 군집 선택"을 읽은 후 아무런 답을 얻지 못했습니다. 3 개의 군집을 선호하지만 결과는 …

25 r  clustering  panel-data 

주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?

21 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 

나는 데이터가 독점적이므로 데이터의 특성에 대해 구체적으로 말할 수는 없지만 다음과 같은 데이터가 있다고 가정합니다. 매달 어떤 사람들은 서비스에 가입합니다. 그런 다음 각 달에 그 사람들은 서비스를 업그레이드하거나 서비스를 중단하거나 서비스를 거부 할 수 있습니다 (예 : 지불 실패). 데이터에서 가장 빠른 코호트의 경우 약 2 년의 데이터 (24 개월)가 …

20 panel-data  splines  mars 

두 개의 기간으로 차이 모형의 차이를 추정하면 동등한 회귀 모형은 ㅏ. 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} 여기서 는 관찰이 처리 그룹에서 온 경우 1과 동일한 더미입니다.TreatmentTreatmentTreatment 및 치료가 발생한 후 기간 1과 동일 더미는ddd 따라서 방정식은 다음 값을 갖습니다. 치료 전 대조군 :αα\alpha 치료 후 …

20 regression  modeling  econometrics  panel-data  difference-in-difference 

문맥 이 질문은 R을 사용하지만 일반적인 통계 문제에 관한 것입니다. 필자는 유충 개체군이 8 년 동안 1 년에 한 번 12 개 사이트에서 샘플링 된 시간에 따른 나방 개체군 성장률에 대한 사망률 (질병 및 기생충으로 인한 사망률)의 영향을 분석하고 있습니다. 인구 증가율 데이터는 시간이 지남에 따라 명확하지만 불규칙적 인 주기적 …

17 model-selection  autocorrelation  residuals  panel-data  spatio-temporal 

종 방향 데이터에 관해 말할 때, 우리는 동일한 주제 / 연구 단위에서 시간이 지남에 따라 수집 된 데이터를 참조 할 수 있으므로, 동일한 주제 내에서, 즉 주제 내 유사성에 대한 관측치에 대한 상관 관계가 있습니다. 시계열 데이터에 관해 이야기 할 때, 우리는 또한 일련의 시간에 걸쳐 수집 된 데이터를 참조하며 …

17 time-series  terminology  panel-data 

통계 전문가와 R 프로그래밍 마법사 여러분, 안녕하세요. 환경 조건과 일의 함수로 동물 포획을 모델링하는 데 관심이 있습니다. 다른 연구의 일환으로, 3 년 동안 ~ 160 일 동안 포획 횟수가 많았습니다. 요즘에는 온도, 강우, 풍속, 상대 습도 등이 있습니다. 같은 5 플롯에서 데이터가 반복적으로 수집되었으므로 플롯을 임의의 효과로 사용합니다. 내 이해는 …

16 r  mixed-model  autocorrelation  bugs  panel-data 

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 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

15 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 

MEM (혼합 효과 모델)에 익숙하지만 동료가 최근에 LGM (잠재적 성장 모델)과 비교할 수있는 방법을 물었습니다. 나는 약간의 인터넷 검색을했으며 LGM은 적어도 하나의 임의 효과의 각 수준 내에서 반복 된 측정 값을 얻는 환경에 적용되는 구조 방정식 모델링의 변형 인 것처럼 보입니다. 따라서 Time은 모델에서 고정 효과가됩니다. 그렇지 않으면 MEM과 LGM은 …

15 mixed-model  panel-data