Questions marquées «panel-data»

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.

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Données longitudinales: séries chronologiques, mesures répétées ou autre chose?
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 courbes? S'agit-il d'un problème de …
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Quelle est la meilleure façon d'estimer l'effet moyen du traitement dans une étude longitudinale?
Dans une étude longitudinale, les résultats des unités sont mesurés à plusieurs reprises aux points temporels avec un total de occasions de mesure fixes (fixe = les mesures sur les unités sont prises en même temps). i t mYitYitY_{it}iiitttmmm Les unités sont assignées au hasard soit à un traitement, , …
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Comment estimer la fonction d'autorégression vectorielle et de réponse impulsionnelle avec les données du panel
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 analyses en R, donc si quelqu'un connaît …
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Régression SVM avec données longitudinales
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 telles données …
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Comment comparer les événements observés aux événements attendus?
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 …
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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Calculer la courbe ROC pour les données
Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 …
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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