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    从面板数据中提取具有共同价值的观测

    让我解释一下我的问题：我有一个由2011年和2012年的家庭观测组成的数据框。每个家庭都有一个特定的ID号码（字符类型）这些年来。问题是，我只需要获得2011年和2012年出现的家庭，以便了解特征的演变情况。因此，我想从我的数据集中提取家庭ID出现两次的行，但我真的不知道该怎么做。 如果有人对此有所了解，我会非常高兴！谢谢，欢呼！
    r extract panel-data 2017-06-16

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    使用另一列的预测增长率扩展面板数据列

    假设我有一个变量的面板数据直到2016年，并且我预计2017年的变量的总增长率（1 +增长率）和2018.如何使用预计的总增长率将利息变量扩展到2018年？ 这里是我拥有的数据的一个例子： 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（动态面板数据）

    我有一个列v2与'初始值'和列v1与增长率的数据表。我想推断v2超过可用价值的年限，通过增加以前的价值因子v1。在'时间序列'记号v2（t + 1）= v2（t）* v1（t）中，给出v2（0）。 问题是，初始值的年份可能因数据集中的组x而异。在某些群体中，v2可能会在多年内提供，或根本不可用。此外，每组的年数可能会有所不同（面板不平衡）。使用移位功能并没有帮助，因为它移动了v2一次，并没有引用先
    r data.table panel-data 2017-08-10

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    使用SAS对不平衡面板数据进行插值

    假设我们仅限于使用SAS并具有面板/纵向数据集。我们有队列和时间指标，以及一些测量变量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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    扩大按日期排，同时保持所有其他变量

    我也有类似的一个问题已经被问：Given start date and end date, reshape/expand data for each day between (each day on a row) 这是我的数据的子集（而不是所有的变量都包括在内;有43个变量总数）： start_date <- as.Date(c("1946-01-01", "1966-01-01","1979-0
    r date panel-data 2017-08-12

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    不平衡面板数据：根据第一年的观察值计算指数

    自从使用大型数据库以来，我再次提出了一个关于高效地进行无循环计算的问题。 下面的不平衡面板数据集采用下面df1的形式。可以看出，有不同年份观察到的个人（ID）。有时也与GAB年（见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中面板数据的分析单位变化

    我看着外国势力利用R工作室介入内战。我的第一个数据集分析单位是冲突年，而第二个数据集是冲突月。我需要在冲突年份让他们两个都能合并他们。 有没有什么命令可以让你做与扩大行相反的命令？
    r rstudio panel-data 2017-08-22

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    面板数据 - 按组进行求和并创建新变量

    我知道现在已经有很多关于“求和”的问题，但是，我没有解决我的问题。下面是它： DF1是我的简化的数据集 > 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

    我与t, t-1计算来自单独测量的（自动）的协方差矩阵随时间t寻找提高效率等VAR-柯伐合金基质的高效计算.. 在数据矩阵中，每一行代表个人，每列代表每月的测量结果（列按时间顺序排列）。与以下数据类似（尽管存在更多的协变量）。 # 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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    事件生存分析的预测时间

    我目前正在尝试模拟事件的时间，其中有三个不同的事件可能发生。这是针对电信数据的，我想预测解锁客户的预期使用期限，因此客户的合约期已经结束，现在可以每月辞职。一旦他们的1年或2年合同结束，他们就会解锁客户，随着时间的推移，他们可以搅动，保留（购买新合同）或保持解锁的客户（因此我需要一个竞争风险模型）。 现在我感兴趣的是，直到发生这些事件之一的时间。我正在考虑使用Cox回归模型来找出协变量对生存概率的
    r prediction survival-analysis panel-data 2017-09-06
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