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  1. 面板数据分析的SAS实现

  2. 面板数据的一般线性模型 固定效应模型的估计方法 随机效应模型的估计方法

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-03-17
    • 文件大小：134kb
    • 提供者：zhaobaojiang

  1. 基于固定效应模型的广东省旅游业依赖与经济增长关系关系

  2. 基于固定效应模型的广东省旅游业依赖与经济增长关系关系，李秋雨，黄悦，基于广东省2000-2011年旅游业发展、经济增长等数据，用固定效应模型对旅游业依赖与经济增长进行实证回归分析，得出旅游业依赖与经济

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：623kb
    • 提供者：weixin_38506798

  1. 面板数据回归模型（固定效应、随机效应、变系数、混合回归）

  2. 面板数据回归模型（固定效应、随机效应、变系数、混合回归）

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-08-20
    • 文件大小：670kb
    • 提供者：weixin_45593242

  1. Panel-Data-Regression:使用来自Kaggle.com的联合国大会数据进行的面板数据回归技术比较-源码

  2. 面板数据回归 面板数据回归模型来自联合国大会数据 面板数据本质上是横截面数据，而不是一次采样，而是多次采样，从而为数据和组变量（在本例中为国家）增加了时间方面。 通过控制时间，可以查看随时间变化但在某些组中恒定的变量。 该代码比较了三种面板数据回归技术：合并的OlS，固定效应和随机效应。 资料说明 此数据中有很多缺失值，因此我用连续变量的平均值估算了所有NA。 排除了excel中类别变量年份的缺失值。 abstain[is.na(abstain) ] <- mean(abstain,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：918kb
    • 提供者：weixin_42116705

  1. photon-ml：Apache Spark上的可扩展机器学习库-源码

  2. 光子机器学习（Photon ML） 查看我们的。 Photon ML是基于Apache Spark的机器学习库。 它最初是由LinkedIn机器学习算法团队开发的。 当前，Photon ML支持训练不同类型的（GLM）和（GLMM / GLMix模型）：逻辑，线性和泊松。 特征 广义线性模型 线性回归 逻辑回归 泊松回归 GAME-广义加性混合效应 GAME算法使用坐标下降来扩展到传统的GLM之外，以进一步提供实体（每个用户，每个项目，每个国家等）的系数（在统计资料中也称为随机效应）。 它设

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：69mb
    • 提供者：weixin_42107165

  1. PLPPS管道-源码

  2. PLPPS管道 建立患者水平的个性化预后签名的全面而严格的计算框架。 该存储库提供了论文“在高级别浆液性卵巢癌中由机械获得的患者水平的免疫预后签名”的代码。 1）机械衍生的预后基因的筛选 为了获得全面，准确和可解释的预后基因，进行了单变量Cox回归分析以评估每个数据集中每个基因的预后价值。 然后，进行荟萃分析以整合来自多个数据集的基因的HR值，并评估其对预后的总体影响。 我们使用Q检验评估异质性，并选择在P <0.05时进行随机效应模型，否则实施固定效应模型。 接下来，进行多次测试校正（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：weixin_42150745

  1. immr04:多级（分层或混合效果）模型简介-源码

  2. 多级（分层或混合效果）模型简介 在为期两天的课程中，我们将对多层模型（也称为分层或混合效应模型）进行全面的实践和理论介绍。 我们将主要关注多级线性模型，但还将涵盖多级广义线性模型。 同样，我们还将描述贝叶斯多层次建模方法。 在第1天，我们将从关注随机效果多级模型开始。 这些模型清楚地说明了多级模型实际上是模型的模型。 此外，随机效应模型为理解混合效应（即固定效应和随机效应）模型奠定了坚实的基础。 在对随机效应的介绍中，我们还将涵盖效应估计中统计缩减的重要概念以及类内相关性。 然后，我们将介绍线性

  3. 所属分类：其它