问题标签 [longitudinal]

在下面的数据中，我想添加另一个变量 say z。

z=c(5,7,8), 该值5应重复 5 次且属于sl=1,7应重复10次数且属于sl=2, 8应重复10次数且属于sl=587, . 如果所有的观察y都是0为了任何sl说585和651，那么z必须取值0。列z必须是这样的z=c(rep(5,5), rep(7,10), rep(0,3), rep(8,10), rep(0,4))=c(5 5 5 5 5 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 0 0 0 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 0 0 0 0)

在上述条件下我该怎么做？

对于以下数据集，我想确定sl所有 y 为零的数据集。

预期的答案是 585，651。任何帮助表示赞赏。

我想看看 20 到 35 岁的人根据他们的种族报告他们的教育状况的百分比。在下一步中，我制作闪亮的应用程序。但是，我收到了这个错误。![在此处输入图像描述][1] 请帮助我如何将此代码链接到闪亮的应用程序。

我的问题是如何通过将 sliderInput 从 20 岁更改为 35 岁，根据他们的种族，在每个年龄段都知道有多少人拥有高中、大学学位和学士学位。

下面你可以看到年龄、教育和种族的编码。

在下一步中，我已经进行了转换。

最后一步是制作闪亮的仪表板。

我一直在尝试将连续变量（Y）建模为时间（以秒为单位）的函数（Time ），使用 lme4 包的函数来考虑对象内（ID ）相关性。lmer()我注意到，如果我使用完整的数据集（超过 100 个时间点），模型无法收敛，并且我收到以下错误消息：

我不明白这是怎么回事，因为模型中唯一的预测变量是时间。为了查看问题是否出在时间点的数量上，我创建了一个截断的数据帧，其中每个主题的时间仅从 0-50 秒变化，并注意到该模型将收敛多达 50 个时间点：

这是具有 51 个时间点的数据结构（不会收敛）：

我一直在寻找解决此问题的方法，但遇到相同错误的其他人似乎拥有更复杂的模型（更多预测变量）。对于理解我在这里做错的任何帮助，我将不胜感激，并且非常愿意接受其他建议。

谢谢你。

我喜欢在 R 中计算逻辑固定效应面板回归（条件最大似然）并获得预测值和/或平均边际效应。

我从生存包中找到了两个函数：bife 和 clogit

然而，这些功能的结果不同，我想知道为什么以及如何修复它。clogit 函数让我得到与 Stata (xtlogit, fe) 相同的结果，但我没有找到从中获得平均边际/部分影响的方法（解释如何这样做也可以解决我的问题）。在 bife 中，结果与 Stata 中的 clogit 和 xtlogit 的结果不同，有一个计算 PME (getAPE) 的选项。

克罗吉特：

生活：

我的结果是二进制（0 或 1），预测变量是虚拟变量和数字。我有一个不平衡的小组，有 10.000 名受访者（id）超过 12 年。我声明了面板结构：

clogit 中的结果是：

毕费：

到目前为止，我假设通过使用 bife (bias_corr(bife_output)) 中的纠错，我会得到与 STATA 或 clogit 相同的结果。然而，在我的情况下，错误更正给出了错误：减半失败。

嗨，我有一个纵向数据集，其中有关于专业人士和 Maslach 倦怠库存分数的数据。

我总结了所有这些行的分数，并创建了一个名为“mbitot”的新变量，它总结了每个人在每个时间点的 22 个答案的总数（恰好是 4 次访问）

那里有几个 NA。

然后我跑了

首先，我无法弄清楚为什么我会得到 NA。回归摘要结果很好，那里没有 NA。回归的结果是：截距 95.93，斜率 6.5，相关性为 -0.89。

任何想法为什么我会得到这些 NA？任何输入将不胜感激。谢谢

该kml包为纵向数据实现了 k-means。聚类工作得很好。

现在我想知道如何显示集群的“结构”，例如，通过着色它们。

文档中最简单的示例（函数的帮助文件clusterLongData..）：

此代码示例找到两个集群并绘制集群以及基础数据。但我没有看到哪些轨迹与哪个集群相关联。

• kml 包内部是否有可能以与绘制集群相同的颜色对轨迹进行着色？
• 是否有其他想法或经验来生成显示集群以及关联轨迹 <> 集群的图？（例如在myCld对象上使用 ggplot2 ？）

提前感谢您的任何提示..

我有一个面板数据集，并且正在运行固定效果回归。我的因变量是 CDS 价差，我有 7 个自变量，它们是宏观经济变量（GDP、通货膨胀等），然后我有三个机构的评级数据，这是第八个自变量，所以我基本上对每个评级机构运行三个单独的回归：

我想比较三个机构对 CDS 利差的影响幅度差异，以及与其他自变量的比较，但三个机构的评级规模不同。我想标准化系数。我如何为面板数据执行此操作。“QuantPsyc”包中的“lm.beta”没有给出准确的结果。它改变了系数的符号，并且较早的帖子表明不建议对面板数据使用 z 变换。您能否建议一种从结果中进行有意义比较的方法？

谢谢！

我刚开始使用这个kml包来执行纵向 k-means 聚类R。

默认情况下，该kml函数使用Calinski Harabatz Sorted标准来选择“最佳”聚类。因此，通过访问“最佳”聚类，您将始终看到Calinski Harabatz Sorted标准。

我们如何选择另一个质量标准？

一个最小的例子：

这绘制了类似的内容：

因此，我们看到了实际数据、聚类和左侧的质量标准。现在对于“Calinski Harabatz Unsorted”，“最佳”数量是四个集群。但是如果我们选择另一个质量标准呢？

例如，要绘制具有不同数量集群的另一个解决方案，我可以这样做：

所以在这里我们看到了一个包含三个集群的集群，并且仍然是上面的相同标准。

我们如何绘制另一个度量的质量标准，例如Ray 和 Turie？

我正在尝试使用随机截距随机斜率模型进行纵向分析。我正在关注 Bolger 和 Laurenceau（2013 年）的“强化纵向方法”一书。

作者建议在开始分析之前查看数据。他们制作了一个不同面板图的示例，以分别查看每个参与者的因变量随时间的变化：

我也想做同样的事情，但在IBM SPSS 26中很难做到。我可以得到我的因变量的线图，但只能从一个图中的所有参与者那里获得。恐怕，我无法从中识别出太多东西，因为重叠的线条太多：

我的数据（长格式）：

id：我的变量来识别参与者。它重复自身 30 次（对于每个测量点）。

Index1：当我从宽格式更改为长格式时创建，并指示变量属于哪个测量点或时间点。他们从 1 到 30。

Age_Longitudinal：每个参与者有 30 个年龄值，每个时间点一个。自变量。

Timepoint：自动创建变量，包含参与者填写问卷的时间和日期。每个参与者有 30 个。

Date: 参与者填写问卷的日期。

SEIQOL_Longitudinal：包含因变量生活质量的变量。测量 30 次。

面板图应该在 y 轴上有 SEIQOL_Longitudinal，在 x 轴上有 Index1 以指示时间点。我想为每个参与者准备单独的“棺材”。没有治疗组或对照组（在 Bolger 和 Laurenceau（2013 年）的例子中有一个）。稍后它可能会很有趣，但也可能会查看为 2 个组（老人和年轻人）分开的相同类型的图，这在名义变量“Agegroup_Longitudinal”中表示。

有谁知道如何做到这一点？