Perguntas com a marcação «panel-data»

Para minha tese de mestrado, quero basicamente descobrir por que os países em desenvolvimento estão estagnados. Além dos aspectos teóricos, também quero fazer uma regressão. Quero regredir o crescimento do PIB ou do PIB como variável dependente de muitas variáveis ​​independentes, como mandato do chefe de estado, expectativa de vida, …

8 regression  econometrics  panel-data  macroeconomics 

Eu tenho dados que descrevem com que frequência um evento ocorre durante uma hora ("número por hora", nph) e quanto tempo os eventos duram ("duração em segundos por hora", dph). Estes são os dados originais: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, …

8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

Estou tentando estimar a diferença salarial entre homens e mulheres em uma grande empresa sueca para verificar se há discriminação de gênero. O teste de Hausman rejeita o nulo de que os efeitos fixos individuais são aleatórios e, portanto, não posso confiar no OLS agrupado ou nos efeitos aleatórios. O …

8 econometrics  panel-data  random-effects-model  fixed-effects-model  hausman 

O procedimento básico de correspondência de pontuação de propensão funciona com dados de seção transversal (ou seja, coletados em um determinado momento). O comando psmatch2 popular usa uma variável dummy indicando que uma observação pertence ao grupo de tratamento ou controle. No entanto, no meu conjunto de dados, essa função …

8 stata  panel-data  propensity-scores 

Eu tenho duas perguntas relacionadas a efeitos fixos no modelo DD. Eu tenho um tratamento que ocorre em momentos diferentes (por exemplo, 2001,2005, etc.). Eu quero ajustar um modelo de DD, então eu padronizo os anos de tratamento para o ano "0" como o tempo de tratamento. Para controlar a …

8 econometrics  panel-data  fixed-effects-model  difference-in-difference 

Estou tentando descobrir a melhor especificação para o meu conjunto de dados. Estou tentando investigar a eficácia das zonas econômicas especiais na Polônia no significado de crescimento da economia em três modelos de dados de painel semelhantes para variáveis ​​explicadas: a) taxa de desemprego registrada b) PIB per capita c) …

8 stata  econometrics  panel-data  fixed-effects-model 

Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis ​​(id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly spendé a …

8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 

Para dados longitudinais com resultado numérico, posso usar gráficos de espaguete para visualizar os dados. Por exemplo, algo assim (extraído do site Estatísticas da UCLA): tolerance<-read.table("http://www.ats.ucla.edu/stat/r/faq/tolpp.csv",sep=",", header=T) head(tolerance, n=10) interaction.plot(tolerance$time, tolerance$id, tolerance$tolerance, xlab="time", ylab="Tolerance", legend=F) Mas e se meu resultado for binário 0 ou 1? Por exemplo, nos dados "ohio" …

8 data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data 

Eu tenho o plmpacote e gostaria de executar testes de raiz da unidade em algumas variáveis. Estou tendo o erro a seguir: > purtest(data$tot.emp) Error in data.frame(baldwin = c(59870, 61259, 60397, 58919, 57856, 57227, : arguments imply differing number of rows: 14, 19, 11, 12, 1, 20, 18, 10, 13 …

8 r  panel-data  unit-root 

Eu tenho uma pergunta sobre como corrigir erros padrão quando a variável independente tem correlação. Em uma configuração simples de série temporal, podemos usar a matriz de covariância de Newey-West com muitos atrasos e isso resolverá o problema de correlação nos resíduos. O que se faz em uma configuração de …

8 clustering  standard-error  panel-data 

Eu tenho 100 pacientes e cada paciente tem 10 medidas longitudinais de creatinina sérica. As taxas estimadas de filtração glomerular (TFGe) foram calculadas a partir de uma fórmula MDRD compreendendo sexo, idade e creatinina sérica. TFGe é a variável dependente e tempo é a variável independente em regressão linear para …

8 regression  mixed-model  repeated-measures  panel-data 

Eu tentei usar R para ajustar alguns modelos longitudinais, principalmente via lmere nlmepackages. No entanto, parece que faltam muitos modelos padrão, como modelos de antedependência ou modelos de análise fatorial para matrizes de covariância. Esses modelos estão prontamente disponíveis no SAS. Alguém recomendaria outros pacotes para o trabalho em R? …

8 r  jags  panel-data 

Tenho muitas medidas para vários indivíduos, mas não sei como explicar essa estrutura de repetição de medidas ao executar um modelo de floresta aleatório. Existe uma maneira de explicar a estrutura de dados subjacente dos dados longitudinais usando um modelo de floresta aleatória? Isso é mesmo necessário? - parece-me que …

7 r  repeated-measures  random-forest  panel-data