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(),...
Ceci est mon premier message posté. Je suis vraiment reconnaissant envers cette communauté. J'essaie d'analyser des données de comptage longitudinal qui sont tronquées à zéro (probabilité que la variable de réponse = 0 soit 0) et la moyenne! = Variance, donc une distribution binomiale négative a...
La normalisation d'une variable dépendante au sein du groupe d'identification est-elle logique? Le document de travail suivant (Ralentissement de la déforestation en Amazonie légale; prix ou politiques?, Pdf ) utilise une variable dépendante standardisée pour analyser l'effet du changement de...
J'ai un ensemble de données longitudinales d'individus et certains d'entre eux ont été soumis à un traitement et d'autres non. Tous les individus sont inclus dans l'échantillon de la naissance jusqu'à l'âge de 18 ans et le traitement a lieu à un âge compris entre cette plage. L'âge du traitement...
Dans cette question - Existe - t-il une méthode pour construire des arbres de décision qui tienne compte des prédicteurs structurés / hiérarchiques / multiniveaux? - ils mentionnent une méthode de données de panel pour les arbres. Existe-t-il des méthodes de données de panneau spécifiques pour...
Je voudrais évaluer plusieurs modèles différents qui fournissent des prédictions de comportement à un niveau mensuel. Les données sont équilibrées, et 100 000 et 12. Le résultat est d'assister à un concert au cours d'un mois donné, il est donc nul pour ~ 80% des gens au cours d'un mois, mais il y a...
Je cherche un papier qui j'espère existe, mais je ne sais pas si c'est le cas. Il pourrait s'agir d'un ensemble d'études de cas et / ou d'un argument de la théorie des probabilités expliquant pourquoi l'utilisation de données transversales pour déduire / prédire des changements longitudinaux peut...
Quelle est la bonne façon de spécifier un modèle de différence de différence avec des données de panneau de niveau individuel? Voici la configuration: Supposons que j'ai des données de panel au niveau individuel intégrées dans les villes pendant plusieurs années et le traitement varie au niveau de...
Le contexte Je veux planter le décor avant d'étendre quelque peu la question. J'ai des données longitudinales, des mesures sont prises sur des sujets environ tous les 3 mois, le résultat principal est numérique (comme en continu à 1dp) dans la plage de 5 à 14, la masse (de tous les points de...
J'ai deux ans de données qui ressemblent essentiellement à ceci: Date _ __ Violence O / N? _ Nombre de patients 1/1/2008 _ ___ 0 __ _ __ _ ____ 11 2/1/2008 _ __ _ 0 _ __ _ __ _ __ 11 1/3/2008 _ ____ 1 __ _ __ _ ____ 12 4/1/2008 _ ____ 0 __ _ __ _ ____ 12 ... 31/12 / 2009_ _ __ 0_ _ __ _ __ _ __ 14...
J'ai répété des mesures à 2 reprises dans un échantillon de personnes. Il y a 18 000 personnes au moment 1 et 13 000 personnes au moment 2 (5 000 perdues de vue). Je veux régresser un résultat Y mesuré au temps 2 (et le résultat ne peut pas être mesuré au temps 1) sur un ensemble de prédicteurs X...
En clair: j'ai un modèle de régression multiple ou ANOVA mais la variable de réponse pour chaque individu est une fonction curviligne du temps. Comment puis-je savoir laquelle des variables de droite est responsable des différences significatives dans les formes ou les décalages verticaux des...
J'utilise un modèle à effet fixe pour mes données de panel (9 ans, 1000+ obs), car mon test de Hausman indique une valeur . Lorsque j'ajoute des variables fictives pour les industries incluses dans mes entreprises, elles sont toujours omises. Je sais qu'il y a une grande différence en ce qui...
J'ai des données sur une série de paris gagnants et perdants sur 5 tours d'enchères avec attrition après chaque tour. J'utilise un arbre de décision comme le suivant pour afficher les données. Les nœuds vers le haut de l'arbre sont ceux qui ont des paris gagnants, et ceux vers le bas de l'arbre ont...
J'ai besoin d'analyser un ensemble de données de données de réadaptation clinique. Je m'intéresse aux relations fondées sur des hypothèses entre les «intrants» quantifiés (quantité de thérapie) et les changements de l'état de santé. Bien que l'ensemble de données soit relativement petit (n ~ 70),...
Je travaille sur l'auto-régression vectorielle (VAR) et l'estimation de la fonction de réponse impulsionnelle (IRF) basée sur des données de panel avec 33 individus sur 77 trimestres. Comment analyser ce type de situation? Quels algorithmes existent à cet effet? Je préférerais effectuer ces...
J'essaie de résoudre un problème qui concerne l'imputation des données manquantes d'une étude de données de panel (je ne sais pas si j'utilise correctement «l'étude de données de panel» - telle que je l'ai apprise aujourd'hui.) J'ai des données sur le nombre total de décès pour les années 2003...
Conception et hypothèse : nous avons mesuré wellbeingà Time-1 et Time-2, nous voulons voir si le facteur A(mesuré à Time-1 et supposé être un facteur stable dans le temps) est un prédicteur significatif de facteur B(mesuré à Time-2) . Nous nous attendons également à ce que wellbeing, actuels ou...
J'ai environ 500 variables par patient, chaque variable a une valeur continue et est mesurée à trois moments différents (après 2 mois et après 1 an). Avec la régression, je voudrais prédire le résultat du traitement pour les nouveaux patients. Est-il possible d'utiliser la régression SVM avec de...
Supposons que j'ai un échantillon de fréquences de 4 événements possibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 et j'ai les probabilités attendues que mes événements se produisent: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Avec la somme des fréquences observées de mes quatre événements (18), je peux calculer...