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不均衡なデータを使用した入力需要のモデルがあります。従属変数はyijtであり、iは生産関数の入力を(i=1,2,3)意味し、j企業は企業(j=1,..,21)をt意味し、時間を意味する(ti=1,..,Ti)。では、パネルが 3 つの方程式でバランスが取れていないため、winbug で使用する正しい形式は何でしょうか?

インデックスが少し違うSTATAロングフォーマット、3*107の形で使ってみました。行 ( i) は入力を意味し、列 ( j) はパネルを形成しi*tます。したがって、明示的な時間インデックスはありません。列にネストされたインデックスを使用して、データをパネルとして形成しました。ちょっとしたコード:

for (i in 1:3){
     for(j in 1:107){
          log(mu[i,j]) <- a[i]+ u[firm[j]]+...

ここa[i]で、 は入力固有の自由パラメータ、uは企業固有の望ましい誤差成分であり、企業全体で推定する必要があります (21)。このために、ネストされたインデックスを使用します。モデル内の u の式は列u[firm[j]]よりも優先され、 foruは会社よりも優先されますu[k]。

これは、ネストされたインデックス作成に関する質問です。モデルに時間依存の多くの共変量が含まれている場合、これらすべての共変量に対してネストされたインデックスを使用する必要があります。そうしないと、Winbugs はそれをパネルとして取りませんか?

すべての多次元変数に多次元配列を使用しようとしました。バランスをとるために、多くの NA が含まれていました。たとえば、従属変数 yijt はy[ , , ](list コマンドを使用して) 3 次元配列ですが、何らかの理由で Wi​​nbugs は NA を認識しませんでしたか? 主なポイントは、事後分布が収束しないことであり、データのフォーマットが理由の 1 つになる可能性があります

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おそらく、データを長い形式 (y、i、j、t の列) と各応答の行 (データが欠落している場合は y の NA になります) で保持する方がよいでしょう。

Center for Multilevel Modeling には、WinBUGS を使用してこの形式でこれらのタイプのモデルを実行するための優れた入門ガイドがあります[こちら]

于 2013-03-25T13:54:09.940 に答える