Вопросы с тегом «panel-data»

Раньше я думал, что «модель случайных эффектов» в эконометрике соответствует «смешанной модели со случайным перехватом» вне эконометрики, но теперь я не уверен. Является ли? Эконометрика использует такие термины, как «фиксированные эффекты» и «случайные эффекты», несколько иначе, чем литература по смешанным моделям, и это вызывает печальную путаницу. Рассмотрим простую ситуацию, когда …

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

В чем разница между продольным дизайном и временным рядом?

35 time-series  panel-data 

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 переменных > library(plyr) > library(ggplot2) > library(lmtest) > library(sandwich) > …

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

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 модель, которую я определяю …

28 r  mixed-model  interpretation  panel-data 

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 = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q …

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 

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 соответствующей статье я не получил никаких ответов. …

25 r  clustering  panel-data 

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 главные компоненты в этой матрице …

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 

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 обслуживании (например, из-за неуплаты). Для самой ранней …

20 panel-data  splines  mars 

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 TreatmentTreatmentTreatment - манекен, равный 1, если наблюдение относится к группе лечения и представляет собой манекен, который равен 1 в период времени после того, как лечение …

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

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. Данные о темпах …

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

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 ряда, мы также ссылаемся на данные, …

17 time-series  terminology  panel-data 

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, количество осадков, скорость ветра, …

16 r  mixed-model  autocorrelation  bugs  panel-data 

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 yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. …

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 

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 непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …

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 

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 измерения получаются на каждом уровне, по крайней мере, …

15 mixed-model  panel-data