問題タブ [panel-data]

1,000 万行を超える取引統計のデータ セットがあるため、Excel を使用できません。アクセス初心者です。

クロス集計クエリを作成しました (以下を参照)。

したがって、私の出力では、最初の列 (縦) に製品と期間があり、一番上の横の行は国 (パートナー) です。それぞれの国（パートナー）と製品には独自の価値があります。

各製品行の 1 番目と 3 番目の四分位数を計算する必要があります。理想的には、指定されたすべてのパートナーの各製品の四分位を計算する四分位 1 と四分位 3 の 2 つの新しい列が必要です。

出力を次のようにしたいと思います。

製品、期間、国 1、国 2、四分位 1、四分位 2

1、日付、値、値、四分位値1、四分位値2

2、日付、値、値、四分位値1、四分位値2

3、日付、値、値、四分位値1、四分位値2

4、日付、値、値、四分位値1、四分位値2

5、日付、値、値、四分位値1、四分位値2

これはAccessで可能ですか？私は解決策を際限なく探してきましたが、立ち往生しています。

助けてくれて本当にありがとうございます！

乾杯、アレックス

Rのパネルデータについて質問があります。

私のデータは基本的に次のようになります。

Rで（一定のタイムラグに関して）治療前後の従属変数の差を計算する機会はありますか？

残念ながら、アンバランスなパネル データしかありません。計算の目的は、そこからダミー変数を作成することです。これは、従属変数が 2 年後に成長したかどうかを示します。次に、クロギット回帰を実行したいと思います。

編集

治療後に従属変数が変化したかどうかを知る必要があります。したがって、変数に関するすべての肯定的な変化に対してダミーを計算するコードが必要です。

出力は次のようになります。

したがって、その上で条件付きロジット回帰を実行し、特定のタイムラグの後に従属変数へのプラスの効果に治療 (他の変数を含む) をリンクできます。

パネル データ セットから、多数の国の時系列を国別にグラフ化しています。

各国のグラフ コードは次のとおりです。

twoway (tsline spread if Cntry == 1) (tsline bidask if Cntry == 1, yaxis(3)) (tsline debt if Cntry == 1, yaxis(2) name(country1) title(Austria))

次のようなグラフのいくつかの機能を変更する必要があります

• タイトルのフォントを中大に変更
• X および 3 つの Y 軸の凡例のフォントを小さく変更する
• X 軸の目盛り数を変更する
• X 軸の凡例の角度を変更する

各 ID のコードを変更する代わりに、公式の Stata スキームを直接変更する方法はありますか?

2004 年から 2010 年まで 2 年ごとに病院を追跡したパネル データセットがあります。データは Stata にありますが、R に持っていきます。最初は変数year(2004、2006、2008、2010) とt(1=2004、2=2006 など) は整数ですが、後で次のように係数に変換します。

t 時間変数についても同様です。

しかし、私は混乱しており、私の質問は、整数変数または数値変数として取るyearかt、パネルデータの係数に変換するか、および上記のコマンドが係数に変換する正しい方法であるかどうかです。

みんな。pymc を使用してベイジアン モデルでパネル データ分析を行う方法について質問があります。データは次のようになります。

現在、T 倍のサンプル (N≫T)、独立変数 (x1、x2、x3) および従属変数 (Y) に N ユーザーがいます。

ここで、集団レベルで X が Y に与える影響を分析したいと思います。例として最も単純な線形回帰を取り上げます。「ベイジアン計量経済学入門」(PP.145) の本に従ってください。一般的なモデルは次のように記述されることがよくあります。

$$ y_{it} = x_{it}{\beta}+ w_{it}{b_i}+ {u_{it}}, i = 1,...,n;\;\;t = 1,. ..、T $$

$i$ はユーザーを示します。$t$ は時刻を表します。${\beta}$ は固定効果と呼ばれる $i$ 間で違いはありません。${b_i}$ は、ランダム効果と呼ばれる $i$ 間で異なります。

ベイズの意見では、${\beta}$ と ${b_i}$ の両方が確率変数と見なされます。${\beta} $~$ N({\beta}_0,{\beta}_1)$ と ${b_i} $~$ N({\lambda_0},{\lambda_1})$

ただし、これは理論上の一般的な考え方ですが、モデル化してpymcに適合させる方法についてはまったくわかりません。

インスピレーションやサンプルコードを教えてくれてありがとう。