एक पैनल डेटा ( विकिपीडिया ) मॉडल "3 रेप्स प्रति तिमाही" से वास्तव में क्या मतलब है इसके आधार पर आप समझ सकते हैं। इसका मतलब यह होगा कि आप तीन चौथाई माप ले रहे हैं, प्रत्येक तीन अलग-अलग स्रोतों में से एक है जो समय के साथ समान रहते हैं। आपका डेटा कुछ इस तरह दिखाई देगा:
obs quarter value
A 1 2.2
A 2 2.3
A 3 2.4
B 1 1.8
B 2 1.7
B 3 1.6
C 1 3.3
C 2 3.4
C 3 3.5
यदि यह वही है जो आप देख रहे हैं, तो पैनल डेटा के साथ काम करने के लिए कई मॉडल हैं। यहाँ एक अच्छी प्रस्तुति दी गई है जिसमें कुछ बुनियादी आर शामिल हैं जिन्हें आप पैनल डेटा को देखने के लिए उपयोग करेंगे। यह दस्तावेज़ एक अधिक गहराई में चला जाता है, एक अर्थमिति के दृष्टिकोण से।
हालाँकि, यदि आपका डेटा पैनल डेटा कार्यप्रणालियों के साथ बिल्कुल फिट नहीं है, तो "पूल किए गए डेटा" के लिए अन्य उपकरण उपलब्ध हैं। इस पत्र (पीडीएफ) से एक परिभाषा :
डेटा के पूलिंग का अर्थ है कई आबादी से संबंधित कई डेटा स्रोतों का उपयोग करके सांख्यिकीय विश्लेषण। इसमें सूचना की औसत, तुलना और सामान्य व्याख्या शामिल है। अलग-अलग परिदृश्य और समस्याएं भी इस बात पर निर्भर करती हैं कि इसमें शामिल डेटा स्रोत और आबादी समान / समान या अलग हैं।
जैसा कि आप देख सकते हैं, उस परिभाषा से, आप जिन तकनीकों का उपयोग करने जा रहे हैं, वे उस पर निर्भर होने जा रहे हैं जो आप वास्तव में अपने डेटा से सीखने की उम्मीद करते हैं।
अगर मैं आपको शुरू करने के लिए एक जगह का सुझाव दे रहा था, तो यह मानते हुए कि प्रत्येक तिमाही के लिए आपके तीन ड्रॉ समय के अनुरूप हैं, मैं कहूंगा कि एक निश्चित प्रभाव अनुमानक (जिसे अनुमानक के रूप में भी जाना जाता है) का उपयोग करके आपके पैनल डेटा मॉडल के साथ शुरुआत करें। डेटा।
ऊपर मेरे उदाहरण के लिए, कोड कुछ इस तरह दिखाई देगा:
> Panel = data.frame(value=c(2.2,2.3,2.4,1.8,1.7,1.9,3.3,3.4,3.5),
quarter=c(1,2,3,1,2,3,1,2,3),
obs=c("A","A","A","B","B","B","C","C","C"))
> fixed.dum <-lm(value ~ quarter + factor(obs), data=Panel)
> summary(fixed.dum)
जो हमें निम्न आउटपुट देता है:
Call:
lm(formula = value ~ quarter + factor(obs), data = Panel)
Residuals:
1 2 3 4 5 6 7
-1.667e-02 -8.940e-17 1.667e-02 8.333e-02 -1.000e-01 1.667e-02 -1.667e-02
8 9
1.162e-16 1.667e-02
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 2.13333 0.06055 35.231 3.47e-07 ***
quarter 0.08333 0.02472 3.371 0.019868 *
factor(obs)B -0.50000 0.04944 -10.113 0.000162 ***
factor(obs)C 1.10000 0.04944 22.249 3.41e-06 ***
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 0.06055 on 5 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9955, Adjusted R-squared: 0.9928
F-statistic: 369.2 on 3 and 5 DF, p-value: 2.753e-06
यहां हम तिमाही चर पर गुणांक में समय के प्रभाव को स्पष्ट रूप से देख सकते हैं, साथ ही समूह बी या समूह सी में होने (समूह ए के विपरीत) के प्रभाव को भी देख सकते हैं।
आशा है कि यह आपको कहीं सही दिशा में इंगित करता है।