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panelAR関数を使用してautoCorr = "none"およびpanelCorrMehotd = "none"に設定してパネルデータ回帰を実行すると、標準エラーに対してどのような修正が実行されていますか？私はそれがOLS回帰のものと等しいと思いますが、それらは少し異なります。あなたは自由cの度に設定する必要があります require(panelAR) data(Rehm) tempF

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並行サブスクリプションを集計する

私は、一度にサービスを複数回購読している（多くの）人と、購読期間中に各イベントのトランザクションデータを持つデータベースを持っています。私は、ユーザーが与えられたトランザクション時間に現在アクティブなサブスクリプションの数を数える変数を作成しようとしています。一例を説明するために、私のデータは、フォームに住んでいる： person | subscription | obs_date | sub_

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パネルデータセットからの欠損値のクリア

すべての期間にわたって有効な観測値を持たないすべての観測IDを除外するパネルデータを整理したいと思います。は、現在、私のようなパネルDFを持っている： dt <- data.frame(ID1=c(rep(520020,5),rep(520030,3),rep(520040,5),rep(520050,2),rep(520060,5)), ID2=c(rep(11,5),rep(1

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PythonとPandasの違いの相違点

PythonとPandasを使用してDifference in Differences（パネルデータと固定効果のある）解析を実行しようとしています。私は経済学の背景がなく、私はデータをフィルタリングし、私が言われた方法を実行しようとしています。しかし、私の知る限り学ぶことができるよう、私は基本的なデフ・イン・差分モデルは次のようになりますことを理解：すなわち、私は多変量モデルを扱っています。こ

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均等ではないパネルデータフレームの結合R

私は、マージしたいパネルデータを2セット持っています。問題は、各時間間隔ごとに、2つのデータセットをリンクする変数が、第2のデータフレームよりも第1のデータフレームでより頻繁に現れることである。私の目的は、同じ時間間隔で前記行を複数回コピーする必要がある場合でも、第2データセットの各行を第1データセットの対応する行に追加することです。具体的には、NBAのバスケットボールデータを使用しています。最初

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PLMパッケージR

これは簡単な質問です。しかし、私はRに新しいです。そして、私が見たチュートリアルのどれもそれに対処しません。パネルのデータにRのPLMパッケージを使用する場合、回帰式に個人の変数である断面単位を含めますか？彼らはそれを直接話しませんが、私が見たチュートリアルでは、その変数を外にしているようです。ただし、実際には、結果はずっと現実的です。

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R：クラス "c（ 'pmg'、 'panelmodel'）のオブジェクトに対して二重クラスタ化された標準エラーを得る方法はありませんか？

私はファマ・マクベス回帰を推定しています。私はfpmgを推定した後、このsite fpmg <- pmg(Mumbo~Jumbo, test, index=c("year","firmid")) summary(fpmg) Mean Groups model Call: pmg(formula = Mumbo ~ Jumbo, data = superfdf, index = c("day","

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（複雑な）パネルパターンを決定する方法は？

私の質問は、this oneのようなStatalistに関する既存の議論と密接に関連しています。連続した呪文の数を超えてもっと複雑なパターンのパネルを見たいので、私は新しい質問をしたいと思います。私は、ある会社のパネルを与えて、会社が不動産を所有していないことを確認したいと思っていますland == 0それはいくつか購入する前にland > 0。また、会社の財産がある程度下がっている年数lan

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各IDの最初の0以外のすべての観測値を0に置き換えます。

このようなデータセットがあります。 ID date price day a 2005/5 100 16 a 2005/6 110 1 a 2005/7 90 1 b 2005/5 90 20 b 2005/6 100 1 b 2005/7 90 1 c 2005/5 90 3 c 2005/6

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スタータ。データセットを純粋なパネルデータに変換する方法は？

私はこれをExcelとJavaで何度もやっています...今度は、変数 'labelsを保存する方が便利なので、今度はStataを使ってやる必要があります。データセット1を以下のデータセット2に再構成するにはどうすればよいですか？ dataset_2に：私は、次のdataset_1を変換する必要が私は少し厄介である一つの方法を、知っています...私は、expandのすべての観測を行い、変数を作成