複数の時点を持つデータの多変量線形回帰私は私の国のさまざまな都市のごみの排出量を測定しています。 4つの時点で測定された予測変数として5つの独立変数があります（結果についても同じです）。
時間の影響には興味がありません。 各変数の回帰係数を知りたいです。 それを見つけるために、各時点に1つずつ、4つの別々の重回帰を行うことができます。 しかし、4セットの結果が得られるため、データをうまく要約することはできません。 だから私の質問は、4つの時点すべてのデータを入力して1セットの回帰係数を取得する方法はありますか？
分析データ表ウィンドウズRe：複数の時点を持つデータの多変量線形回帰多くのオプションがあります：
1.最初に国内（4つの時点）の一貫性を評価します。これが合理的に一貫している場合は、それらの4つのポイントの平均と標準偏差（またはその他の適切な列挙統計）を取得できます。 平均と変動に対する5つの独立変数の効果をモデル化できるようになります。
2.おっしゃるように、毎回別々にモデル化し、4つのモデルを比較することができます。
3. 5つの独立変数のいずれかが潜在的または遅れた効果をもたらすと予測しますか？ その場合は、時系列の4つのポイントの傾きを調べて、それを応答変数として使用することをお勧めします。
