In der Biostatistik können feste Effekte bevölkerungsdurchschnittliche Effekte bedeuten. In der Ökonometrie können feste Effekte die beobachteten Größen in Form von erklärenden Variablen darstellen, die so behandelt werden, als ob die Mengen nicht zufällig wären.
Wie würden Sie (vielleicht mit einfachen Beispielen) den Unterschied zwischen Modellen mit festem Effekt, Zufallseffekt und gemischtem Effekt in einfachen Worten erklären?
In diesem Forum wird viel darüber diskutiert, wie verschiedene hierarchische Modelle richtig angegeben werden können lmer. Ich dachte, es wäre großartig, alle Informationen an einem Ort zu haben. Ein paar Fragen zum Starten: So legen Sie mehrere Ebenen fest, in denen eine Gruppe in der anderen...
Ich versuche meine statistischen Kenntnisse zu erweitern. Ich komme aus den Naturwissenschaften mit einem "rezeptbasierten" Ansatz für statistische Tests, bei dem wir sagen, dass es kontinuierlich und normalverteilt ist - OLS-Regression . In meiner Lektüre bin ich auf folgende Begriffe gestoßen:...
Ich versuche zu verstehen, Standardfehler "Clustering" und wie in R auszuführen (es ist in Stata trivial). In RI ist es mir nicht gelungen, entweder plmmeine eigene Funktion zu verwenden oder zu schreiben. Ich werde die diamondsDaten aus dem ggplot2Paket verwenden. Ich kann feste Effekte mit...
Ich habe im Internet eine Menge über die Interpretation von Zufalls- und Fixeffekten gefunden. Es konnte jedoch keine Quelle gefunden werden, die Folgendes festhält: Was ist der mathematische Unterschied zwischen zufälligen und festen Effekten? Damit meine ich die mathematische Formulierung des...
Ich habe aus einigen Gründen ein Problem damit, die Vorteile der Kennzeichnung eines Modellfaktors als zufällig zu betrachten. Für mich scheint es in fast allen Fällen die optimale Lösung zu sein, alle Faktoren als fest zu behandeln. Erstens ist die Unterscheidung zwischen fest und zufällig...
Hintergrund: Hinweis: Mein Datensatz und R-Code sind unter dem Text enthalten Ich möchte AIC verwenden, um zwei Modelle mit gemischten Effekten zu vergleichen, die mit dem lme4-Paket in R erstellt wurden. Jedes Modell hat einen festen und einen zufälligen Effekt. Der festgelegte Effekt...
Ich verstehe, dass wir Modelle mit zufälligen Effekten (oder gemischten Effekten) verwenden, wenn wir glauben, dass einige Modellparameter über einen Gruppierungsfaktor zufällig variieren. Ich möchte ein Modell xanpassen, bei dem die Reaktion über einen Gruppierungsfaktor normalisiert und zentriert...
Angenommen , Sie haben einen einzigen Querschnitt von Daten , bei denen Personen befinden sich innerhalb von Gruppen (zB Studenten in Schulen) , und Sie mögen ein Modell der Form abzuschätzen , Y_i = a + B*X_iwo Xein Vektor der individuellen Ebene Eigenschaften und aeine Konstante. Nehmen Sie in...
Kürzlich hatte ich einige Analysen über die Auswirkungen von Reputation auf Upvotes durchgeführt (siehe Blog-Post ) und anschließend einige Fragen zu möglicherweise aufschlussreicheren (oder angemesseneren) Analysen und Grafiken. Also ein paar Fragen (und zögern Sie nicht, auf irgendjemanden zu...
Ich habe Daten über die Angestellten eines großen italienischen Unternehmens über zehn Jahre und möchte sehen, wie sich das geschlechtsspezifische Gefälle zwischen Männern und Frauen im Laufe der Zeit verändert hat. Zu diesem Zweck laufen I OLS gepoolt:
In einem Modell mit gemischten Effekten wird empfohlen, einen Parameter anhand eines festen Effekts zu schätzen, wenn alle möglichen Werte enthalten sind (z. B. sowohl Männer als auch Frauen). Es wird weiterhin empfohlen, einen Zufallseffekt zu verwenden, um eine Variable zu berücksichtigen, wenn...
Ich bemühe mich immer, die wahre Essenz des Problems der zufälligen Parameter zu finden. Ich habe mehrmals gelesen, dass die Fixeffektschätzer von nichtlinearen Paneldatenmodellen aufgrund des "bekannten" zufälligen Parameterproblems stark verzerrt sein können. Wenn ich nach einer klaren Erklärung...
Kann mir jemand helfen, Modelle mit festen / zufälligen Effekten zu verstehen? Sie können entweder auf Ihre eigene Weise erklären, ob Sie diese Konzepte verdaut haben, oder mich an die Ressource (Buch, Notizen, Website) mit einer bestimmten Adresse (Seitenzahl, Kapitel usw.) weiterleiten, damit...
Die Daten, die wir als abhängige Variable verwenden möchten, sehen folgendermaßen aus (es handelt sich um Zähldaten). Wir befürchten, dass die Regression, da sie eine zyklische Komponente und eine Trendstruktur aufweist, irgendwie voreingenommen ist. Wir werden eine negative binomische Regression...
In einem kürzlich erschienenen Artikel habe ich ein Drei-Wege-Modell mit festen Effekten angepasst. Da einer der Faktoren nicht signifikant war (p> 0,1), entfernte ich ihn und rüstete das Modell mit zwei festen Effekten und einer Interaktion neu aus. Ich habe gerade Kommentare von...
Ist die Standardisierung einer abhängigen Variablen innerhalb der identifizierenden Gruppe sinnvoll? Das folgende Arbeitspapier (Verlangsamung der Entwaldung im legalen Amazonasgebiet; Preise oder Richtlinien ?, pdf ) verwendet eine standardisierte abhängige Variable, um die Auswirkungen der...
Hinweis: Diese Frage ist ein Repost, da meine vorherige Frage aus rechtlichen Gründen gelöscht werden musste. Beim Vergleich von PROC MIXED von SAS mit der Funktion lmeaus dem nlmePaket in R bin ich auf einige verwirrende Unterschiede gestoßen. Insbesondere unterscheiden sich die Freiheitsgrade...
Ich habe einen Datensatz mit 8000 Clustern und 4 Millionen Beobachtungen. Leider läuft meine Statistiksoftware Stata ziemlich langsam, wenn sie ihre Paneldatenfunktion für die logistische Regression verwendet: xtlogitSelbst bei einer Teilstichprobe von 10%. Bei Verwendung der Nonpanel-...
Betrachten sie ein lineares unbeobachteten Effekt - Modell des Typs: yit=Xitβ+ci+eityit=Xitβ+ci+eity_{it} = X_{it}\beta + c_{i} + e_{it} wobei ccc eine unbeobachtet aber zeitinvariante Charakteristik und eee ist ein Fehler, iii und ttt - Index Einzelbeobachtungen und die Zeit, beziehungsweise....