Multivariable lineare Regression für Daten mit mehreren ZeitpunktenIch messe den Müllausstoß verschiedener Städte in meinem Land. Ich habe fünf unabhängige Variablen als Prädiktoren, die zu 4 Zeitpunkten gemessen werden (dasselbe gilt für das Ergebnis).
Ich interessiere mich nicht für die Auswirkungen der Zeit. Ich möchte die Regressionskoeffizienten für jede meiner Variablen wissen. Um das herauszufinden, könnte ich vier separate multiple Regressionen durchführen, eine für jeden Zeitpunkt. Aber das würde die Daten nicht gut zusammenfassen, da ich vier Ergebnissätze hätte. Meine Frage ist also, gibt es eine Möglichkeit, die Daten für alle vier Zeitpunkte einzugeben und einen Satz Regressionskoeffizienten zu erhalten?
AnalytikDatentabelleWindowsRe: Multivariable lineare Regression für Daten mit mehreren ZeitpunktenEs gibt viele Möglichkeiten:
1. Bewerten Sie zuerst die Konsistenz des Landes (die 4 Zeitpunkte), und wenn dies einigermaßen konsistent ist, können Sie den Mittelwert und die Standardabweichung (oder eine andere geeignete aufzählende Statistik) dieser 4 Punkte nehmen. Sie können die Auswirkungen der 5 unabhängigen Variablen auf den Mittelwert und die Streuung modellieren.
2. Wie Sie vorschlagen, können Sie jedes Mal separat modellieren und die 4 Modelle vergleichen.
3. Sagen Sie vorher, dass eine der 5 unabhängigen Variablen einen latenten oder verzögerten Effekt haben wird? Wenn ja, sollten Sie sich die Steigung der 4 Punkte in der Zeitreihe ansehen und diese als Antwortvariable verwenden.
