我有跨国界的面板数据,我想知道IV对二进制学生级结果DV的影响。
我想加入一个嵌套的随机效应,它考虑到学生所在的学校会影响结果,而且不同国家的学校是有意义的不同:(1|country/school)。所以我开始的模型是:
model = glmer(DV ~ IV + (1|country/school), data=data, family = 'binomial')
我也想考虑一下时间趋势。起初,我认为我应该做年度固定效应,但这些国家的政治发展随着时间的推移有很大的不同,我想了解一下,虽然1991年可能使A国的学校陷入混乱,但1991年可能是B国教育经费的重要一年。因此,我
我试图使用esttab将数百个eststo存储二元概率模型结果的输出保存到一个excel文件中。它适用于xtlogit( ,re和,pa)、xtprobit ( ,re和,pa)以及线性概率模型xtreg (两者都是标准和,fe )。但是,当我使用xtreg y x i.year, fe时,我得到了错误消息too many base levels specified。
我已经尝试了一个小时来创建一个可重复的示例,但是stata数据集都可以正常工作。这似乎不是因为年数或不同规格有不同年份的数据这一事实。然而,正常的xtreg, fe'工作,问题只出现在时间假人。最奇怪的是,它适用于变量的
我试图帮助一个初学者谁有持久的愿望,创建一个游戏使用。考虑到他想要做的事情,我告诉他,他首先需要弄清楚的是,如何在他创造的模型中移动一个角色。
我试图帮助他在这个的基础上做一个角色的移动。我们创建了一个新的游戏地图,其中只有两样东西:
人形假人
美国国旗
然后我们将这个脚本添加到工作区中:
local dummy = game.Workspace.Dummy.Humanoid
local flag = game.Workspace.USAnimatedFlag.PrimaryPart.Position
dummy:MoveTo(flag)
每次我们建造和运行这个小世界,假人都不
我想和4支国家足球队(英格兰、比利时、德国和法国)合作。
Date Matches
16.03 England X Brazil
16.03 Belgium X Argentina
16.03 Chile X Japan
16.03 Uruguay X Germany
16.03 Italy x France
17.03 South Korea X India
17.03 Germany X France
17.03 Poland X Belgium
17.03 Colo
dput(TandC[1:5, ])
嗨,伙计们!我想在R中运行这个固定效果的线性模型,但是当我运行代码时,我会得到这个奇怪的错误,然后是一个充满"NA“的输出。这是我得到的错误:
Warning in chol.default(mat, pivot = TRUE, tol = tol) : the matrix is either rank-deficient or indefinite
这就是我的模型:
m6a <- felm(ihs(RD_expenses) ~ merger_it_post1 + merger_it_post2 + merger_it_post3 + ag
我要在一段时间内归还每个国家的总销售额。有时,一个国家不会出现在结果中,因为他们在这段时间内没有接到任何订单。对于这些没有销售的国家,我想在结果中包括国家缩写名称和销售总额,其值为“0”。例如,NL和IS也应该包含在Sales_Total的结果中,两者的值都是'0‘。当这个国家在这段时间内没有任何销售时,我将如何将这些假人行包括在结果中?
**QUERY:**
SELECT
Country,
SUM(TOTAL) AS Sales_Total
FROM Orders
WHERE OrderDate BETWEEN '2014-01-01' AN
我正在使用lmer来拟合一个具有几个固定效应(包括特定于对象的变量,如年龄、短期记忆广度等)的多级多项式回归模型。和两组随机效果(主题和主题:条件)。现在,我想预测具有特定属性(年龄、短期记忆广度等)的假设对象的数据。我拟合了模型(m),并创建了一个包含假设主题的新数据框(pred),但当我尝试predict(m, pred)时,我得到了一个错误:
Error in UseMethod("predict") :
no applicable method for 'predict' applied to an object of class "mer
我想知道i和difference ()之间是否有区别。我认为这两个选项都允许通过时间或单个虚拟人来控制,但我在一些站点和文件复制中看到了同时使用这两个选项的情况。这更多是一个概念性的问题。就像这样:
areg x y i.year, absorb(z) cluster(id)
areg x y i.year i.z, cluster (id)
在这种情况下,年份是时间假人,z是个人(Id)特征的假人。这两个命令都是等效的吗?