Preguntas etiquetadas con cross-section

Explicaré mi problema con un ejemplo. Suponga que desea predecir el ingreso de un individuo dados algunos atributos: {Edad, Sexo, País, Región, Ciudad}. Tienes un conjunto de datos de entrenamiento como este train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

¿Alguien puede dar la definición de sección transversal en "sección transversal de la devolución de existencias"? Gracias

13 finance  cross-section 

Estoy buscando un documento que espero que exista, pero no sé si es así. Podría ser un conjunto de estudios de caso, y / o un argumento de la teoría de la probabilidad, acerca de por qué el uso de datos transversales para inferir / predecir cambios longitudinales puede ser …

11 references  panel-data  inference  causality  cross-section 

Tengo un conjunto de datos con una variable dependiente e independiente. Ambas no son series de tiempo. Tengo 120 observaciones. El coeficiente de correlación es 0.43 Después de este cálculo, he agregado una columna para ambas variables con el promedio de cada 12 observaciones, lo que resulta en 2 nuevas …

9 regression  correlation  mean  predictor  cross-section 

Tengo un conjunto de observaciones, independiente del tiempo. Me pregunto si debería ejecutar alguna prueba de autocorrelación. Me parece que no tiene sentido, ya que no hay un componente de tiempo en mis datos. Sin embargo, en realidad probé la prueba LM de correlación en serie e indica una fuerte …

8 multiple-regression  least-squares  autocorrelation  residuals  cross-section