文件名称：面板回归树：叶子中具有固定效果面板模型的回归树
文件大小：5KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-21 13:33:20
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面板回归树 介绍 该代码使用每个叶子中的固定效果面板回归模型来实现决策树。 这种方法将经典回归树扩展到面板结构化数据，并允许在叶子中拟合更复杂的模型。 该树的生长方式与经典回归树相同，即通过最小化方差。 关于正常回归树的主要区别在于，我们必须确保每个“个体”在每个节点中至少有一个观察值。 可以通过输入min_ids控制每个人的最小观察min_ids 。 用法 主要功能是build_tree ，它构造并拟合固定效果面板模型。 用户必须定义一个回归函数formula ，用于拆分数据的变量split_variables的向量，面板标识符id的名称，树的最大深度max_depth ，每片叶子中的最小观察数min_obs和最小数每个叶子min_ids所需的每个“个体”的观测min_ids 。 soruce( " panel_regression_tree.R " ) # Fit the tr
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Panel-Regression-Tree-master
----panel_regression_tree.R(14KB)
----README.md(2KB)