Quelle (s) est (sont) la (les) différence (s) entre une conception longitudinale et une série
Les données de panel se réfèrent à des données multidimensionnelles impliquant fréquemment des mesures dans le temps en économétrie. On l'appelle également données longitudinales en biostatistique.
Quelle (s) est (sont) la (les) différence (s) entre une conception longitudinale et une série
J'essaie de comprendre le "clustering" d'erreur standard et comment exécuter dans R (c'est trivial dans Stata). En RI ont été infructueux en utilisant plmou en écrivant ma propre fonction. Je vais utiliser les diamondsdonnées du ggplot2paquet. Je peux faire des effets fixes avec des variables...
J'espère que cette question ne vous dérange pas tous, mais j'ai besoin d'aide pour interpréter la sortie d'une sortie de modèle d'effets mixtes linéaires que j'essaie d'apprendre à faire dans R. Je suis nouveau dans l'analyse des données longitudinales et la régression linéaire des effets mixtes....
Lorsque j'utilise GAM, cela me donne un DF résiduel de (dernière ligne du code). Qu'est-ce que ça veut dire? Au-delà de l'exemple GAM, en général, le nombre de degrés de liberté peut-il être un nombre non entier?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call:...
J'ai fait une analyse de données en essayant de regrouper les données longitudinales en utilisant R et le package kml . Mes données contiennent environ 400 trajectoires individuelles (comme on l'appelle dans l'article). Vous pouvez voir mes résultats dans l'image suivante: Après avoir lu le...
Après avoir effectué l'analyse des composants principaux (PCA), je souhaite projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA (c'est-à-dire trouver ses coordonnées dans le système de coordonnées PCA). J'ai calculé PCA en langage R en utilisant prcomp. Maintenant, je devrais pouvoir multiplier mon...
Lorsque j’estime un modèle de différence dans les différences avec deux périodes, le modèle de régression équivalent serait une. 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)+...
Je ne peux pas être précis sur la nature des données car elles sont propriétaires, mais supposons que nous ayons des données comme celle-ci: chaque mois, certaines personnes s'inscrivent à un service. Ensuite, au cours de chaque mois suivant, ces personnes peuvent mettre à niveau le service,...
Lorsque nous parlons de données longitudinales, nous pouvons faire référence aux données collectées au fil du temps auprès du même sujet / unité d'étude à plusieurs reprises, il existe donc des corrélations pour les observations au sein du même sujet, c'est-à-dire la similitude intra-sujet. Lorsque...
Le contexte Cette question utilise R, mais concerne des problèmes statistiques généraux. J'analyse les effets des facteurs de mortalité (% de mortalité due aux maladies et au parasitisme) sur le taux de croissance de la population de papillons au fil du temps, où les populations de larves ont été...
Bonjour gourous statistiques et assistants de programmation R, Je m'intéresse à la modélisation des captures d'animaux en fonction des conditions environnementales et du jour de l'année. Dans le cadre d'une autre étude, j'ai dénombré des captures sur environ 160 jours sur trois ans. Chaque jour,...
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test...
J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Je connais assez bien les modèles à effets mixtes (MEM), mais un collègue m'a récemment demandé comment ils se comparent aux modèles de croissance latente (LGM). J'ai fait un peu de recherche sur Google, et il semble que LGM soit une variante de la modélisation des équations structurelles qui est...
Les données que nous voulons utiliser comme variable dépendante ressemblent à ceci (ce sont des données de comptage). Nous craignons qu'étant donné sa composante cyclique et sa structure tendancielle, la régression se révèle en quelque sorte biaisée. Nous utiliserons une régression binomiale...
Je cherche un Rpackage pour estimer les coefficients des modèles logit à effet fixe individuel (interception individuelle) à l'aide de l'estimateur de Chamberlain de 1980. Il est souvent connu sous le nom d'estimateur logit à effet fixe de Chamberlain. C'est un estimateur classique lorsqu'il s'agit...
Traditionnellement, nous utilisons un modèle mixte pour modéliser des données longitudinales, c'est-à-dire des données comme: id obs age treatment_lvl yield 1 0 11 M 0.2 1 1 11.5 M 0.5 1 2 12 L 0.6 2 0 17 H 1.2 2 1 18 M 0.9 nous pouvons supposer une interception ou une pente aléatoire pour...
Cette question est peut-être très naïve, mais la façon dont on m'écrit l'économétrie est très confuse s'il y a une différence entre les séries chronologiques et la méthode des données de panel. En ce qui concerne les séries chronologiques, j'ai couvert des sujets tels que la covariance...
Je voudrais connaître la différence entre l'analyse de données de panel et l'analyse de modèle mixte. À ma connaissance, les données de panel et les modèles mixtes utilisent des effets fixes et aléatoires. Si oui, pourquoi portent-ils des noms différents? Ou sont-ils synonymes? J'ai lu l'article...
Quelqu'un peut-il me dire la différence entre l'utilisation aov()et l' lme()analyse de données longitudinales et comment interpréter les résultats de ces deux méthodes? Ci-dessous, j'analyse le même ensemble de données en utilisant aov()et lme()et j'ai obtenu 2 résultats différents. Avec aov(),...