Mô hình Bảng cho Dữ liệu Đếm: Phân tích Poisson và Nhị thức Âm Panel data models for count data: Poisson and Negative Binomial analysis Tổng quan về mô hình hóa các biến đếm trong dữ liệu bảng Chào mừng các bạn đến với bài học về mô hình dữ liệu đếm cho dữ liệu bảng. Sau khi đã làm quen với các mô hình cho biến nhị phân và biến bị giới hạn, chúng ta sẽ chuyển sang một loại biến phụ thuộc phổ biến khác: biến đếm. Đây là các biến nhận giá trị là số nguyên không âm (0, 1, 2, …), ví dụ như số lần một cá nhân đi khám bác sĩ trong một năm, số lượng bằng sáng chế một công ty đăng ký, hay số bài báo một nhà khoa học công bố. Một đặc điểm cốt lõi của dữ liệu đếm là hiện tượng (overdispersion). Trong bộ dữ liệu RHIE của chúng ta, biến số lần khám bệnh (mdu) có trung bình là 2.86 nhưng phương sai lại lên tới 20.25 (tức …
Các bài đã xem
- Nền tảng lý thuyết CQR
- Hướng dẫn thực hành VaR trên Stata
- Từ vi mô đến vĩ mô: Nhận dạng và phân tích
- So sánh các dự báo bằng hàm mất mát
- Sai số chuẩn và các chẩn đoán mô hình
- Ước lượng LATE và hàm phản ứng trung bình (LARF)
- Thực hành phân tích SV trong Stata
- Thực hành đánh giá dự báo với Stata
- Mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM)
- Hướng dẫn thực hành – phân tích đồng liên kết tỷ giá hối đoái thực với stata
- Mô phỏng định lý giới hạn trung tâm
- Nhập môn lý thuyết giá trị cực đoan
- Hướng dẫn thực hành Stata từ A đến Z
- Từ GARCH rời rạc đến giới hạn khuếch tán
-
Xem thêm