Câu hỏi được gắn thẻ «panel-data»

Dữ liệu bảng điều khiển đề cập đến dữ liệu đa chiều thường xuyên liên quan đến các phép đo theo thời gian trong kinh tế lượng. Nó cũng được gọi là dữ liệu theo chiều dọc trong thống kê sinh học.

3
Tìm phân phối và chuyển đổi sang phân phối bình thường
Tôi có dữ liệu mô tả tần suất một sự kiện diễn ra trong một giờ ("số lượng mỗi giờ", nph) và thời gian các sự kiện kéo dài ("thời gian tính bằng giây mỗi giờ", dph). Đây là dữ liệu gốc: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, …
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 
2
Tại sao một mô hình thống kê sẽ phù hợp hơn nếu được cung cấp một bộ dữ liệu khổng lồ?
Dự án hiện tại của tôi có thể yêu cầu tôi xây dựng một mô hình để dự đoán hành vi của một nhóm người nhất định. tập dữ liệu huấn luyện chỉ chứa 6 biến (id chỉ dành cho mục đích nhận dạng): id, age, income, gender, job category, …
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 
1
Hiển thị dữ liệu theo chiều dọc với kết quả nhị phân
Đối với dữ liệu theo chiều dọc với kết quả bằng số, tôi có thể sử dụng các lô spaghetti để trực quan hóa dữ liệu. Ví dụ: một cái gì đó như thế này (lấy từ trang thống kê 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$tolerance, xlab="time", ylab="Tolerance", …
3
Kiểm tra gốc đơn vị cho dữ liệu bảng trong R
Tôi có plmgói và muốn chạy thử nghiệm đơn vị gốc trên một số biến. Tôi nhận được lỗi sau đây: > purtest(data$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 Tôi …
3
Các mô hình dọc trong R và WINBUGS hoặc JAGS
Tôi đã thử sử dụng R để phù hợp với một số mô hình dọc, chủ yếu là thông qua lmervà nlmecác gói. Tuy nhiên, dường như nhiều mô hình tiêu chuẩn đang thiếu, chẳng hạn như mô hình chống phụ thuộc hoặc mô hình phân tích nhân tố cho …
8 r  jags  panel-data 
1
Độ dốc trong hồi quy tuyến tính có thể được sử dụng làm biến độc lập hoặc phụ thuộc trong các mô hình hồi quy khác không?
Tôi có 100 bệnh nhân và mỗi bệnh nhân có 10 lần đo creatinine huyết thanh theo chiều dọc. Tốc độ lọc cầu thận ước tính (eGFR) được tính toán từ công thức MDRD bao gồm giới tính, tuổi tác và creatinine huyết thanh. eGFR là biến phụ thuộc và …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.