文件名称：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
文件大小：918KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-25 00:47:12
R
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, na.rm = TRUE) yes_votes[is.na(yes_votes) ] <- mean(yes_votes, na.rm = TRUE) no_votes [is.na(no_votes ) ] <- mean(no_votes , na.rm = TRUE) idealpoi
【文件预览】：
Panel-Data-Regression-main
----UN General Assembly Voting data.xltx(917KB)
----randomeffectmodel.R(2KB)
----README.md(6KB)