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    從面板數據中提取具有共同價值的觀測

    讓我解釋一下我的問題：我有一個由2011年和2012年的家庭觀測組成的數據框。每個家庭都有一個特定的ID號碼（字符類型）這些年來。問題是，我只需要獲得2011年和2012年出現的家庭，以便了解特徵的演變情況。因此，我想從我的數據集中提取家庭ID出現兩次的行，但我真的不知道該怎麼做。 如果有人對此有所瞭解，我會非常高興！謝謝，歡呼！
    r extract panel-data 2017-06-16

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    使用另一列的預測增長率擴展面板數據列

    假設我有一個變量的面板數據直到2016年，並且我預計2017年的變量的總增長率（1 +增長率）和2018.如何使用預計的總增長率將利息變量擴展到2018年？ 這裏是我擁有的數據的一個例子： Country Year var g A 2016 5 1.01 B 2016 6 0.98 C 2016 7 1.05 A 2017 NA 1.06 B 2017 NA 0.97 C 2017 N
    r panel-data 2017-06-20

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    R data.table差分方程（動態面板數據）

    我有一個列v2與'初始值'和列v1與增長率的數據表。我想推斷v2超過可用價值的年限，通過增加以前的價值因子v1。在'時間序列'記號v2（t + 1）= v2（t）* v1（t）中，給出v2（0）。 問題是，初始值的年份可能因數據集中的組x而異。在某些羣體中，v2可能會在多年內提供，或根本不可用。此外，每組的年數可能會有所不同（面板不平衡）。使用移位功能並沒有幫助，因爲它移動了v2一次，並沒有引用先
    r data.table panel-data 2017-08-10

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    使用SAS對不平衡面板數據進行插值

    假設我們僅限於使用SAS並具有面板/縱向數據集。我們有隊列和時間指標，以及一些測量變量y。 data in; input cohort time y; datalines; 1 1 100 1 2 101 1 3 102 1 4 103 1 5 104 1 6 105 2 2 . 2 3 . 2 4 . 2 5 . 2 6 . 3 3 . 3 4 . 3 5 .
    sas panel-data linear-interpolation longitudinal 2017-11-17

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    擴大按日期排，同時保持所有其他變量

    我也有類似的一個問題已經被問：Given start date and end date, reshape/expand data for each day between (each day on a row) 這是我的數據的子集（而不是所有的變量都包括在內;有43個變量總數）： start_date <- as.Date(c("1946-01-01", "1966-01-01","1979-0
    r date panel-data 2017-08-12

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    不平衡面板數據：根據第一年的觀察值計算指數

    自從使用大型數據庫以來，我再次提出了一個關於高效地進行無循環計算的問題。 下面的不平衡面板數據集採用下面df1的形式。可以看出，有不同年份觀察到的個人（ID）。有時也與GAB年（見ID 4）： library(data.table) df1 = data.table(Year = c(2000, 2001,2002, 2003, 2000, 2001, 2000, 2001,2002, 200
    r data.table panel-data 2017-10-04

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    R中面板數據的分析單位變化

    我看着外國勢力利用R工作室介入內戰。我的第一個數據集分析單位是衝突年，而第二個數據集是衝突月。我需要在衝突年份讓他們兩個都能合併他們。 有沒有什麼命令可以讓你做與擴大行相反的命令？
    r rstudio panel-data 2017-08-22

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    面板數據 - 按組進行求和並創建新變量

    我知道現在已經有很多關於「求和」的問題，但是，我沒有解決我的問題。下面是它： DF1是我的簡化的數據集 > df1 = data.table(Year = c(2009,2009,2009,2009,2009,2009,2009,2009,2010,2010,2010,2010), ID = c(1621, 1621, 1628,1628,3101, 3101,3105,3105
    r sum panel-data 2017-08-25

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    中的R

    我與t, t-1計算來自單獨測量的（自動）的協方差矩陣隨時間t尋找提高效率等VAR-柯伐合金基質的高效計算.. 在數據矩陣中，每一行代表個人，每列代表每月的測量結果（列按時間順序排列）。與以下數據類似（儘管存在更多的協變量）。 # simulate data set.seed(1) periods <- 70L ind <- 90000L mat <- sapply(rep(ind, pe
    r statistics data.table panel-data 2017-07-11

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    事件生存分析的預測時間

    我目前正在嘗試模擬事件的時間，其中有三個不同的事件可能發生。這是針對電信數據的，我想預測解鎖客戶的預期使用期限，因此客戶的合約期已經結束，現在可以每月辭職。一旦他們的1年或2年合同結束，他們就會解鎖客戶，隨着時間的推移，他們可以攪動，保留（購買新合同）或保持解鎖的客戶（因此我需要一個競爭風險模型）。 現在我感興趣的是，直到發生這些事件之一的時間。我正在考慮使用Cox迴歸模型來找出協變量對生存概率的
    r prediction survival-analysis panel-data 2017-09-06
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