私は約 120 万回の観測で (本質的に) 約 45,000 のローカル線形回帰を実行しています。
私は基本的に、多くの企業に対して、年ごとの賃金契約、つまり機能賃金 (企業、年、地位を与えられた経験) を構築しようとしています。
私が扱っているデータ（の基本構造）セットは次のとおりです。
> wages
firm year position exp salary
1: 0007 1996 4 1 20029
2: 0007 1996 4 1 23502
3: 0007 1996 4 1 22105
4: 0007 1996 4 2 23124
5: 0007 1996 4 2 22700
---
1175141: 994 2012 5 2 47098
1175142: 994 2012 5 2 45488
1175143: 994 2012 5 2 47098
1175144: 994 2012 5 3 45488
1175145: 994 2012 5 3 47098
すべての企業の経験レベル 0 から 40 の賃金関数を構築したいと思います。
> salary_scales
firm year position exp salary
1: 0007 1996 4 0 NA
2: 0007 1996 4 1 21878.67
3: 0007 1996 4 2 23401.33
4: 0007 1996 4 3 23705.00
5: 0007 1996 4 4 24260.00
---
611019: 9911 2015 4 36 NA
611020: 9911 2015 4 37 NA
611021: 9911 2015 4 38 NA
611022: 9911 2015 4 39 NA
611023: 9911 2015 4 40 NA
そのために、私は (@BondedDust hereの提案で) COBS (COstrained B-Spline) パッケージを使用して作業してきました。これにより、賃金契約の単調性を組み込むことができます。
いくつかの問題が残っています。特に、外挿する必要がある場合 (特定の企業に非常に若い従業員や非常に年配の従業員がいない場合)、適合度が単調性を失うか、0 を下回る傾向があります。
これを回避するために、データ境界の外側で単純な線形外挿を使用してきました-フィット曲線を外側に拡張min_expしmax_exp、2つの最低（または最高）フィットポイントを通過するようにします-完璧ではありませんが、うまくいっているようですかなりよく。
それを念頭に置いて、これまでのところ私がこれをどのように行っているかを示します（私はdata.table狂信者であることを覚えておいてください）：
#get the range of experience for each firm
wages[,min_exp:=min(exp),by=.(year,firm,position)]
wages[,max_exp:=max(exp),by=.(year,firm,position)]
#Can't interpolate if there are only 2 or 3 unique experience cells represented
wages[,node_count:=length(unique(exp)),by=.(year,firm,position)]
#Nor if there are too few teachers
wages[,ind_count:=.N,by=.(year,firm,position)]
#Also troublesome when there is little variation in salaries like so:
wages[,sal_scale_flag:=mean(abs(salary-mean(salary)))<50,by=.(year,firm,position)]
wages[,sal_count_flag:=length(unique(salary))<5,by=.(year,firm,position)]
cobs_extrap<-function(exp,salary,min_exp,max_exp,
constraint="increase",print.mesg=F,nknots=8,
keep.data=F,maxiter=150){
#these are passed as vectors
min_exp<-min_exp[1]
max_exp<-min(max_exp[1],40)
#get in-sample fit
in_sample<-predict(cobs(x=exp,y=salary,
constraint=constraint,
print.mesg=print.mesg,nknots=nknots,
keep.data=keep.data,maxiter=maxiter),
z=min_exp:max_exp)[,"fit"]
#append by linear extension below min_exp
c(if (min_exp==1) NULL else in_sample[1]-
(min_exp:1)*(in_sample[2]-in_sample[1]),in_sample,
#append by linear extension above max_exp
if (max_exp==40) NULL else in_sample[length(in_sample)]+(1:(40-max_exp))*
(in_sample[length(in_sample)]-in_sample[length(in_sample)-1]))
}
salary_scales<-
wages[node_count>=7&ind_count>=10
&sal_scale_flag==0&sal_count_flag==0,
.(exp=0:40,
salary=cobs_extrap(exp,salary,min_exp,max_exp)),
by=.(year,firm,position)]
コードの速度を低下させている可能性のあるものに特に注意してください。それとも私は我慢することを余儀なくされていますか？
ここで遊んでみると、いくつかの小規模な確定ポジション コンボがあります。
firm year position exp salary count
1: 0063 2010 5 2 37433 10
2: 0063 2010 5 2 38749 10
3: 0063 2010 5 4 38749 10
4: 0063 2010 5 8 42700 10
5: 0063 2010 5 11 47967 10
6: 0063 2010 5 15 50637 10
7: 0063 2010 5 19 51529 10
8: 0063 2010 5 23 50637 10
9: 0063 2010 5 33 52426 10
10: 0063 2010 5 37 52426 10
11: 9908 2006 4 1 26750 10
12: 9908 2006 4 6 36043 10
13: 9908 2006 4 7 20513 10
14: 9908 2006 4 8 45023 10
15: 9908 2006 4 13 33588 10
16: 9908 2006 4 15 46011 10
17: 9908 2006 4 15 37179 10
18: 9908 2006 4 22 43704 10
19: 9908 2006 4 28 56078 10
20: 9908 2006 4 29 44866 10