Als «panel-data» getaggte Fragen

Paneldaten beziehen sich auf mehrdimensionale Daten, die häufig Messungen über die Zeit in der Ökonometrie beinhalten. In der Biostatistik werden sie auch als Längsschnittdaten bezeichnet.

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Sollte ich in einer Längsschnittstudie das zum Zeitpunkt 2 gemessene Ergebnis Y für Personen unterstellen, die für die Nachsorge verloren gegangen sind?
Ich habe zu zwei Zeitpunkten Wiederholungsmessungen in einer Stichprobe von Personen. Zum Zeitpunkt 1 sind 18.000 Personen und zum Zeitpunkt 2 13.000 Personen (5000 durch Nachverfolgung verloren). Ich möchte ein zum Zeitpunkt 2 gemessenes Ergebnis Y (und das Ergebnis kann zum Zeitpunkt 1 nicht gemessen werden) auf einen zum Zeitpunkt …
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Strukturgleichungsmodellierung mit wiederholten Messungen
Ich muss einen Datensatz mit Daten zur klinischen Rehabilitation analysieren. Ich interessiere mich für hypothesengetriebene Beziehungen zwischen quantifiziertem "Input" (Therapiemenge) und Veränderungen des Gesundheitszustands. Obwohl der Datensatz relativ klein ist (n ~ 70), haben wir wiederholte Daten, die zeitliche Änderungen in beiden widerspiegeln. Ich bin mit der nichtlinearen Modellierung gemischter …
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Längsschnittdaten: Zeitreihen, wiederholte Messungen oder etwas anderes?
Im Klartext: Ich habe ein multiples Regressions- oder ANOVA-Modell, aber die Antwortvariable für jedes Individuum ist eine krummlinige Funktion der Zeit. Wie kann ich feststellen, welche der Variablen auf der rechten Seite für signifikante Unterschiede in den Formen oder vertikalen Versätzen der Kurven verantwortlich sind? Ist dies ein Zeitreihenproblem, ein …
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Wie lässt sich der durchschnittliche Behandlungseffekt in einer Längsschnittstudie am besten abschätzen?
In einer Längsschnittstudie werden die Ergebnisse der Einheiten zu Zeitpunkten mit insgesamt festen Messanlässen wiederholt gemessen (fest = Messungen an Einheiten werden gleichzeitig durchgeführt). i t mY.i tYitY_{it}ichiitttmmm Die Einheiten werden zufällig entweder einer Behandlung oder einer Kontrollgruppe . Ich möchte den durchschnittlichen Effekt der Behandlung abschätzen und testen, dh …
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SVM-Regression mit Längsschnittdaten
Ich habe ungefähr 500 Variablen pro Patient, jede Variable hat einen kontinuierlichen Wert und wird zu drei verschiedenen Zeitpunkten (nach 2 Monaten und nach 1 Jahr) gemessen. Mit der Regression möchte ich das Behandlungsergebnis für neue Patienten vorhersagen. Ist es möglich, die SVM-Regression mit solchen Längsschnittdaten zu verwenden?
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Wie kann man beobachtete mit erwarteten Ereignissen vergleichen?
Angenommen, ich habe eine Stichprobe von Häufigkeiten von 4 möglichen Ereignissen: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 und ich habe die erwarteten Wahrscheinlichkeiten, dass meine Ereignisse eintreten: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Mit der Summe der beobachteten …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
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Berechnen Sie die ROC-Kurve für Daten
Ich habe also 16 Studien, in denen ich versuche, eine Person anhand eines biometrischen Merkmals mithilfe von Hamming Distance zu authentifizieren. Mein Schwellenwert ist auf 3,5 eingestellt. Meine Daten sind unten und nur Versuch 1 ist ein wahres Positiv: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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3 verwandte Fragen zu DDD-Schätzern (TD, Triple-Diff)
In Jeff Wooldridges ökonometrischer Analyse (2. Auflage) leitet er den Ausdruck für den Differenz-in-Differenz-in-Differenz-Schätzer (DDD) auf Seite 151 für den Zwei-Perioden-Fall ab, in dem Staat B eine Änderung der Gesundheitspolitik für ältere Menschen durchführt . Erstens bin ich verwirrt darüber, warum die Gleichung (6.56) keinen vierten Term von (y¯A,N,2−y¯A,N,1),(y¯A,N,2−y¯A,N,1),(\bar y_{A,N,2} …
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