Als «econometrics» getaggte Fragen

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Unterschiedliche AIC-Definitionen

Aus Wikipedia gibt es eine Definition von Akaikes Informationskriterium (AIC) als , wobei die Anzahl der Parameter und die log-Wahrscheinlichkeit des Modells ist.AIC=2k−2logLAIC=2k−2log⁡L AIC = 2k -2 \log L kkklogLlog⁡L\log L Unsere Ökonometrie stellt jedoch an einer angesehenen Universität fest,...

econometrics aic arma information-theory
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Wie führt man eine Imputation von Werten in einer sehr großen Anzahl von Datenpunkten durch?

Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...

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Vorhersage des geordneten Logits in R.

Ich versuche eine geordnete Logit-Regression durchzuführen. Ich führe das Modell so aus (nur ein dummes kleines Modell, das die Anzahl der Unternehmen auf einem Markt anhand von Einkommens- und Bevölkerungsmaßen schätzt). Meine Frage betrifft Vorhersagen. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess =...

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Gini-Koeffizient und Fehlergrenzen

Ich habe zu jedem Zeitpunkt eine Zeitreihe von Daten mit N = 14 Zählungen und möchte den Gini-Koeffizienten und einen Standardfehler für diese Schätzung zu jedem Zeitpunkt berechnen. Da ich zu jedem Zeitpunkt nur N = 14 Zählungen habe, berechnete ich die Jackknife-Varianz, dh aus Gleichung 7 von...

r variance econometrics resampling gini
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Fisher's Exact Test und hypergeometrische Verteilung

Ich wollte den genauen Test des Fischers besser verstehen, deshalb habe ich das folgende Spielzeugbeispiel entwickelt, bei dem f und m männlich und weiblich und n und y dem "Sodakonsum" wie folgt entsprechen: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Dies ist natürlich eine drastische Vereinfachung,...

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Wie interpretiert man den Koeffizienten der zweiten Stufe in der Regression instrumenteller Variablen mit einem binären Instrument und einer binären endogenen Variablen?

(Ein ziemlich langer Beitrag, sorry. Er enthält viele Hintergrundinformationen. Sie können also gerne zur Frage unten springen.) Intro: Ich arbeite an einem Projekt, in dem wir versuchen, die Auswirkung einer binären endogenen Variablen auf ein kontinuierliches Ergebnis zu identifizieren . Wir...

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Zeitdiskretes Ereignisverlaufsmodell (Überlebensmodell) in R.

Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden...

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Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?

Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese...

r anova glmm r mixed-model bootstrap sample-size cross-validation roc auc sampling stratification random-allocation logistic stata interpretation proportion r regression multiple-regression linear-model lm r cross-validation cart rpart logistic generalized-linear-model econometrics experiment-design causality instrumental-variables random-allocation predictive-models data-mining estimation contingency-tables epidemiology standard-deviation mean ancova psychology statistical-significance cross-validation synthetic-data poisson-distribution negative-binomial bioinformatics sequence-analysis distributions binomial classification k-means distance unsupervised-learning euclidean correlation chi-squared spearman-rho forecasting excel exponential-smoothing binomial sample-size r change-point wilcoxon-signed-rank ranks clustering matlab covariance covariance-matrix normal-distribution simulation random-generation bivariate standardization confounding z-statistic forecasting arima minitab poisson-distribution negative-binomial poisson-regression overdispersion probability self-study markov-process estimation maximum-likelihood classification pca group-differences chi-squared survival missing-data contingency-tables anova proportion