用例
我正在建立一个网络商店,人们可以在那里注册/注册,并可以购买(然后管理)他们的SaaS许可证。为此,我(除其他外)创建了以下REST端点:
// Lists all licenses which are linked to this user
r.Get("/users/{userID}/licenses", api.LicenseSvc.HandleGetLicenses())
// List details (such as purchase date, seat information, ...) for a given licenseID
r.Get("
我是个初学者,建立了一个线性回归模型,当我根据测试集进行预测时,效果很好。但当我试图预测某一特定值时。它带来了一个错误。我正在看的教程,他们没有任何错误。
dataset = pd.read_csv('Position_Salaries.csv')
X = dataset.iloc[:, 1:2].values
y = dataset.iloc[:, 2].values
# Fitting Linear Regression to the dataset
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lin_reg = L
我试图运行一个面板回归在Stata与个人和时间固定的效果。我有很多个人和时间在我的样本,所以我不想打印所有他们的结果。但是,我在网上读到的文档只显示了如何运行带有一个固定效果的面板回归,而没有显示固定效果估计:
xtset id time
xtreg y x, fe //this makes id-specific fixed effects
或
areg y x, absorb(id)
这两种编码的结果是相同的。
有谁知道如何运行面板回归与id和时间固定的效果,但没有显示的估计?
我正在尝试对面板数据OLS回归(在R中)的固定效应(个人特定的虚拟变量)的联合显着性进行F检验,但是我还没有找到一种方法来实现大量固定效应。理想情况下,我会使用plm包中的函数,但是我还没有找到任何专门执行此测试的函数。
这是Stata在使用xtreg, fe命令时自动执行的操作。在Stata中,结果如下所示:
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(49, 498) = 12.00 Prob > F = 0.
我想问一下,是否可以使用R中的plm为面板数据中的给定变量提取单个观察值的系数,例如使用示例数据:
wi <- plm(inv ~ value + capital, data = Grunfeld, model = "within", effect = "twoways")
换句话说,在这个例子中,样本中的每个公司都有一个系数。