Questions marquées «fixed-effects-model»

En biostatistique, les effets fixes peuvent signifier des effets moyens sur la population. En économétrie, les effets fixes peuvent représenter les quantités observées en termes de variables explicatives qui sont traitées comme si les quantités n'étaient pas aléatoires.

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Aide-mémoire de lmer de R
Il y a beaucoup de discussions sur ce forum sur la bonne façon de spécifier divers modèles hiérarchiques en utilisant lmer. J'ai pensé que ce serait génial d'avoir toutes les informations au même endroit. Quelques questions pour commencer: Comment spécifier plusieurs niveaux, où un groupe est imbriqué dans l'autre: est-ce …
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Regroupement des erreurs standard dans R (manuellement ou dans plm)
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 factices > library(plyr) > library(ggplot2) …
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Quelle est la différence mathématique entre les effets aléatoires et les effets fixes?
J'ai trouvé beaucoup de choses sur Internet concernant l'interprétation des effets aléatoires et fixes. Cependant, je n'ai pas pu obtenir une source épinglant ce qui suit: Quelle est la différence mathématique entre les effets aléatoires et les effets fixes? J'entends par là la formulation mathématique du modèle et la façon …
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Quel est l'avantage de traiter un facteur comme aléatoire dans un modèle mixte?
J'ai un problème à accepter les avantages d'étiqueter un facteur de modèle comme aléatoire pour plusieurs raisons. Il me semble que dans presque tous les cas, la solution optimale consiste à traiter tous les facteurs comme fixes. Premièrement, la distinction entre fixe et aléatoire est assez arbitraire. L'explication standard est …
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Gros désaccord dans l'estimation de la pente lorsque les groupes sont traités comme aléatoires ou fixes dans un modèle mixte
Je comprends que nous utilisons des modèles à effets aléatoires (ou à effets mixtes) lorsque nous pensons que certains paramètres du modèle varient de façon aléatoire selon un facteur de regroupement. J'ai le désir d'adapter un modèle où la réponse a été normalisée et centrée (pas parfaitement, mais assez proche) …
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REML ou ML pour comparer deux modèles d'effets mixtes avec des effets fixes différents, mais avec le même effet aléatoire?
Contexte: Remarque: mon ensemble de données et mon code r sont inclus sous le texte Je souhaite utiliser AIC pour comparer deux modèles d'effets mixtes générés à l'aide du package lme4 dans R. Chaque modèle a un effet fixe et un effet aléatoire. L'effet fixe diffère selon les modèles, mais …
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Effet fixe vs effet aléatoire lorsque toutes les possibilités sont incluses dans un modèle d'effets mixtes
Dans un modèle à effets mixtes, la recommandation consiste à utiliser un effet fixe pour estimer un paramètre si tous les niveaux possibles sont inclus (par exemple, hommes et femmes). Il est en outre recommandé d'utiliser un effet aléatoire pour tenir compte d'une variable si les niveaux inclus ne sont …
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Comment conserver les variables invariantes dans le temps dans un modèle à effets fixes
J'ai des données sur les employés d'une grande entreprise italienne sur dix ans et j'aimerais voir comment l'écart entre les sexes dans les gains des hommes et des femmes a changé au fil du temps. À cette fin, je gère l'OLS groupé: yit=X′itβ+δmalei+∑t=110γtdt+εityit=Xit′β+δmalei+∑t=110γtdt+εit y_{it} = X'_{it}\beta + \delta {\rm male}_i …
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Problème de paramètre accessoire
J'ai toujours du mal à obtenir la véritable essence du problème des paramètres accessoires. J'ai lu à plusieurs reprises que les estimateurs à effets fixes des modèles de données de panel non linéaires peuvent être gravement biaisés en raison du problème de paramètre incident "bien connu". Lorsque je demande une …
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Quand faut-il inclure le décalage de la variable dépendante dans un modèle de régression et quel décalage?
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 négative au cas où cela aiderait. Les données …
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