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我正在嘗試使用R中的plm包開發面板數據的固定效應迴歸模型。我想獲得固定效果和迴歸者。類似於Stata輸出中的corr（u_i，Xb）。如何獲得它在R？我曾嘗試以下（使用內置數據集中在PLM包）： - data("Grunfeld", package = "plm") library(plm) # build the model gi <- plm(inv ~ value + capi

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如何保持整個時間段內都有觀察結果的面板？

我在Stata有一個不平衡的小組，3年（2006年，2008年和2010年）和13,768個ID。我執行命令xtdescribe並獲得： Freq. Percent Cum. | Pattern* ---------------------------+---------- 8265 49.80 49.80 | 111 2672 16.10 65.90 | 1.. 2241 13.50 79

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用熊貓轉換爲長面板數據格式

我有一個DataFrame，其中行代表時間和列代表個人。我想以高效的方式將它變成熊貓的長面板數據格式，因爲DataFames相當大。我想避免循環。這裏有一個例子：下面的數據幀： id 1 2 date 20150520 3.0 4.0 20150521 5.0 6.0 應該轉變成： date id value 20150520 1 3.0 20150520 2 4

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用於面板數據的經常性神經網絡

該問題有2個部分。假設我們正在查看銷售額超過1000美元以上的商品的銷售額。對於這1000家商店中的每一家，我們都有24個月的記錄數據。我們希望能夠預測S_t < -f（S_ {t-1}）。我們可以爲每個存儲時間序列建立一個RNN，計算測試RMSE，然後在考慮標準化值之後取平均值等。但問題是每個時間序列的樣本數很少。如果我們要將商店分成組（比如說動態時間翹曲），那麼我們可以創建一個文本情感挖掘的

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轉換爲面板數據的最佳技術

我想要將一千多家公司的返回數據轉換爲面板格式。從我的理解來看，它既不是真正的寬，也不是長的形式（至少從我見過的例子中）。我附上了一個原始數據集的例子和我想要的樣子。有沒有辦法做到這一點？我在Excel/VBA中間，並且是SAS/Stata中的新人，但可以使用他們並自學自己。

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轉換每天總回報和價格，年度值R中

我總回報與股票價格每天都在爲一些銀行的數據，1997年至2015年，這樣的： DATE Bank1_TotalReturn Bank1_Price Bank2_TR Bank2_P ... and so on for all other banks 01/01/1997 103.13 10.43 NA NA 02/01/1997 104.66 11.12 153.89

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如何使用邏輯迴歸（glmmML）分析R中的面板數據？

目前，我正在研究CEO離開公司的可能性（如果離開，二元變量=「1」）。我的數據是2013年至2015年期間50家公司的51個人的面板數據不平衡。我試圖運行兩個迴歸模型（固定和隨機效果）使用glmmML包。但是，我得到以下警告： pdata <- plm.data(ceodata, index=c("id","year")) fixed <- glmmboot(left ~ age+tenure

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在R中重塑一個數據幀

我需要一些幫助來重新設計R包中函數的輸出。我的範圍是重塑一個名爲output_IMFData的數據框，其形狀看起來與output_imfr的形狀非常相似。一個MWE再現這些dataframes的代碼是： library(imfr) output_imfr <- imf_data(database_id="IFS", indicator="IAD_BP6_USD", country = ""

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查找重複在不同的行

我有一個數據幀這樣的： Country1 Country2 year A B 1993 A B 1994 A C 1993 A C 1994 B A 1993 B A 1994 B C 1993 B C 1994 我需要擺脫掉所有重複行兩列一個和兩個在

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按日期創建滯後大熊貓數據幀位移列中的值

我有一個數據幀： df = pd.DataFrame({'year':[2000,2000,2000,2001,2001,2002,2002,2002],'ID':['a','b','c','a','b','a','b','c'],'values':[1,2,3,4,5,7,8,9]}) 我想創建具有每個ID年的滯後值的列，例如，ID'a'在2000年的值爲1，所以2001年的ID'a應該有1