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자기 상관 문제를 다루기 위해 패널 데이터에서 일반화 된 최소 제곱 모델 (R에서 gls)을 사용하려고합니다. 어떤 변수에 대해서도 어떤 래그도 갖고 싶지 않습니다. 내 일반화 최소 사각형 모델 (gls)에서 자기 상관 문제를 확인하기 위해 Durbin-Watson 테스트 (R은 dwtest)를 사용하려고합니다. 그러나 dwtest은 gls 기능에 적용 할

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불균형 패널 데이터 : 첫 번째 관찰 연도를 기준으로 한 인덱스 계산

대용량 데이터베이스를 사용한 작업 이후 루프가없는 일부 계산을 효율적으로 수행하는 것과 관련하여 다시 한 번 질문합니다. 기본 불균형 패널 데이터 세트는 아래의 df1 형식을 취합니다. 보시다시피, 서로 다른 해에 관찰 된 개인 (ID)이 있습니다. 때때로 또한 놀았 년 (ID 4 참조) library(data.table) df1 = data.table(

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R plm lag - Stata에서 L1.x와 동일한 것은 무엇입니까?

R에서 plm 패키지를 사용하여 고정 효과 모델을 적용하면 지연 변수를 모델에 추가하는 올바른 구문은 무엇입니까? Stata의 'L1.variable'명령과 유사합니다. 여기 내 시도 (이 테스트 모델이며 이해가되지 않을 수도 있습니다) 지연된 변수를 추가 : 이 library(foreign) nlswork <- read.dta("http://www.st

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자기 회귀 매개 변수 파이썬 Statsmodels의 GEE에 대한

나는 변화의 서로 다른 시간 동안 판매의 차이에서 찾고, statsmodels에서 일부 패널 데이터에 대한 회귀 구조를 사용하여 GEE를 실행하려고 해요 : ga = sm.families.Gaussian() ar = sm.cov_struct.Autoregressive() times = (BakeSale['Hour'].values) ar.dep_para

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linearmodels에 대한 predict() 수행 방법

아래는 Linearmodels 모듈에 의한 Fixed Effect Estimation 파이썬 코드입니다 (here). from linearmodels import PanelOLS mod = PanelOLS(y_train, x_train, entity_effects=True) res = mod.fit(cov_type='clustered', cluster_en

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이벤트 생존 분석에 대한 예측 시간

현재 세 가지 이벤트가 발생할 수있는 이벤트 시간을 모델링하려고합니다. 이것은 통신 데이터 용이며 잠금 해제 된 고객의 예상 수명을 예측하여 계약 기간이 끝난 고객을 대상으로 월 단위로 사임 할 수 있습니다. 1 년 또는 2 년 계약이 끝나면 잠금 해제 된 고객이며, 시간이 지나면 고객은 해지, 유지 (신규 계약 체결) 또는 잠금 해제 된 고객 유지 (따라

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sas를 사용하여 Hausman 테스트를 수행하는 방법?

패널 데이터가 있으며 고정 및 임의 효과에 대한 Hausman 테스트를 수행하려고합니다. 내가 그 테스트를 할 수있는 방법, Proc glm DATA=Sampledata_adjvol; absorb TRD_STCK_CD; class TRD_EVENT_ROUFOR; model adjusted_volume_5 = TRD_EVENT_ROUFOR/solutio

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다항 로짓 모델 패널 데이터가 포함에 대한 임의의 기간

I에 의해 모방 할 수있는 패널 데이터 세트를 수행 set.seed(123) N = 1000 X2 = runif(N, 0, 1) X1 = sample(0:6, N, replace=TRUE) eps = rnorm(N, 0, 6) length = sample(1:4,N,replace=TRUE) Ycont = 0.5*X2 - 0.3*X1 +0.2*le

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나라 고정 효과

나라 더미로 국가 고정 효과를 추정하려고합니다. fe1b <- plm( bond_GDP_local ~ real_r + equity_volatility, model = 'within', data = panel_eme_filtered ) 이 아래 하나가 나에게 같은 계수를 제공합니다는 fe1bc <- plm( bond_GDP_local

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SAS를 사용하여 불평형 패널 데이터의 보간 값

SAS를 사용하는 데 국한되어 있고 패널/길이 데이터 세트가 있다고 가정 해보십시오. 우리는 코호트와 시간에 대한 지표와 일부 측정 변수 y을 가지고 있습니다. 데이터 집합은 시간 단위 (6)를 벗어나면, 각각의 연속 패널 부 시간에 앞서 하나 이상의 기간을 짧게되도록 코호트 시간 단위가 동일한 지는 data in; input cohort time y;