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我正在尝试使用R中的plm包开发面板数据的固定效应回归模型。我想获得固定效果和回归者。类似于Stata输出中的corr（u_i，Xb）。如何获得它在R？我曾尝试以下（使用内置数据集中在PLM包）： - data("Grunfeld", package = "plm") library(plm) # build the model gi <- plm(inv ~ value + capi

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如何保持整个时间段内都有观察结果的面板？

我在Stata有一个不平衡的小组，3年（2006年，2008年和2010年）和13,768个ID。我执行命令xtdescribe并获得： Freq. Percent Cum. | Pattern* ---------------------------+---------- 8265 49.80 49.80 | 111 2672 16.10 65.90 | 1.. 2241 13.50 79

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用熊猫转换为长面板数据格式

我有一个DataFrame，其中行代表时间和列代表个人。我想以高效的方式将它变成熊猫的长面板数据格式，因为DataFames相当大。我想避免循环。这里有一个例子：下面的数据帧： id 1 2 date 20150520 3.0 4.0 20150521 5.0 6.0 应该转变成： date id value 20150520 1 3.0 20150520 2 4

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用于面板数据的经常性神经网络

该问题有2个部分。假设我们正在查看销售额超过1000美元以上的商品的销售额。对于这1000家商店中的每一家，我们都有24个月的记录数据。我们希望能够预测S_t < -f（S_ {t-1}）。我们可以为每个存储时间序列建立一个RNN，计算测试RMSE，然后在考虑标准化值之后取平均值等。但问题是每个时间序列的样本数很少。如果我们要将商店分成组（比如说动态时间翘曲），那么我们可以创建一个文本情感挖掘的

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转换为面板数据的最佳技术

我想要将一千多家公司的返回数据转换为面板格式。从我的理解来看，它既不是真正的宽，也不是长的形式（至少从我见过的例子中）。我附上了一个原始数据集的例子和我想要的样子。有没有办法做到这一点？我在Excel/VBA中间，并且是SAS/Stata中的新人，但可以使用他们并自学自己。

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转换每天总回报和价格，年度值R中

我总回报与股票价格每天都在为一些银行的数据，1997年至2015年，这样的： 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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如何使用逻辑回归（glmmML）分析R中的面板数据？

目前，我正在研究CEO离开公司的可能性（如果离开，二元变量=“1”）。我的数据是2013年至2015年期间50家公司的51个人的面板数据不平衡。我试图运行两个回归模型（固定和随机效果）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中重塑一个数据帧

我需要一些帮助来重新设计R包中函数的输出。我的范围是重塑一个名为output_IMFData的数据框，其形状看起来与output_imfr的形状非常相似。一个MWE再现这些dataframes的代码是： library(imfr) output_imfr <- imf_data(database_id="IFS", indicator="IAD_BP6_USD", country = ""

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查找重复在不同的行

我有一个数据帧这样的： 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 我需要摆脱掉所有重复行两列一个和两个在

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按日期创建滞后大熊猫数据帧位移列中的值

我有一个数据帧： 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]}) 我想创建具有每个ID年的滞后值的列，例如，ID'a'在2000年的值为1，所以2001年的ID'a应该有1