Запитання з тегом «clustered-standard-errors»

Я намагаюся зрозуміти стандартну помилку "кластеризації" і як виконати в R (це тривіально в Stata). У RI були невдалі, використовуючи plmабо написання власної функції. Я буду використовувати diamondsдані з ggplot2пакету. Я можу робити фіксовані ефекти з будь-якими фіктивними змінними > library(plyr) > library(ggplot2) > library(lmtest) > library(sandwich) > # with …

33 r  panel-data  standard-error  fixed-effects-model  clustered-standard-errors 

Коли я використовую GAM, це дає мені залишковий коефіцієнт DF (останній рядок у коді). Що це означає? Виходячи за приклад GAM, загалом, чи може число ступенів свободи бути нецілим числом?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Припустимо, у вас є один перетин даних, де люди розташовані в межах груп (наприклад, учні в школах), і ви хочете оцінити модель форми, Y_i = a + B*X_iде Xє вектор індивідуальних характеристик рівня та aконстанта. У цьому випадку припустімо, що незабезпеченість між груповою неоднорідністю зміщує ваші оціночні показники Bта їх …

19 econometrics  multilevel-analysis  fixed-effects-model  endogeneity  clustered-standard-errors 

Я проглянув кілька книг (Рауденбуш і Брик, Сніджерс і Боскер, Гельман і Хілл та ін.) Та кілька статей (Гельман, Юсько, Примо та Якобсмієр тощо), і я все ще не дуже обертав голову основні відмінності між використанням кластеризованих стандартних помилок віршів багаторівневого моделювання. Я розумію частини, які стосуються дослідницького питання; є …

18 mixed-model  multilevel-analysis  clustered-standard-errors 

Я експериментую з алгоритмом машини для підвищення градієнта через caretпакет в Р. Використовуючи невеликий набір даних про вступ до коледжу, я застосував такий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable