Regressione lineare multivariabile per dati con più punti temporaliSto misurando la produzione di rifiuti di varie città del mio paese. Ho cinque variabili indipendenti come predittori misurati a 4 punti temporali (lo stesso per il risultato).
Non mi interessano gli effetti del tempo. Voglio conoscere i coefficienti di regressione per ciascuna delle mie variabili. Per scoprirlo, potrei fare quattro regressioni multiple separate, una per ogni punto temporale. Ma ciò non riassumerebbe bene i dati poiché avrei quattro serie di risultati. Quindi la mia domanda è: c'è un modo per inserire i dati per tutti i quattro punti temporali e ottenere una serie di coefficienti di regressione?
AnaliticaTabella datifinestreRe: Regressione lineare multivariabile per dati con più punti temporaliCi sono molte opzioni:
1. Per prima cosa valutare la coerenza del paese interno (i 4 punti temporali), e se questo è ragionevolmente coerente, è possibile prendere la media e la deviazione standard (o qualche altra statistica enumerativa appropriata) di quei 4 punti. Sarai in grado di modellare i 5 effetti variabili indipendenti sulla media e sulla variazione.
2. Come suggerisci, puoi modellare ogni volta separatamente e confrontare i 4 modelli.
3. Prevedi che una delle 5 variabili indipendenti avrà un effetto latente o ritardato? In tal caso, potresti voler guardare la pendenza dei 4 punti nelle serie temporali e usarla come variabile di risposta.
