Regresión lineal multivariable para datos con múltiples puntos de tiempoEstoy midiendo la producción de basura de varias ciudades de mi país. Tengo cinco variables independientes como predictores medidos en 4 puntos de tiempo (lo mismo para el resultado).
No estoy interesado en los efectos del tiempo. Quiero saber los coeficientes de regresión para cada una de mis variables. Para averiguarlo, podría hacer cuatro regresiones múltiples separadas, una para cada punto de tiempo. Pero eso no resumiría bien los datos ya que tendría cuatro conjuntos de resultados. Entonces mi pregunta es, ¿hay alguna manera de ingresar los datos para los cuatro puntos de tiempo y obtener un conjunto de coeficientes de regresión?
AnalíticaTabla de datosventanasRe: Regresión lineal multivariable para datos con múltiples puntos de tiempoHay muchas opciones:
1. Primero evalúe la consistencia dentro del país (los 4 puntos de tiempo), y si esto es razonablemente consistente, puede tomar la media y la desviación estándar (o alguna otra estadística enumerativa apropiada) de esos 4 puntos. Podrás modelar los efectos de las 5 variables independientes sobre la media y sobre la variación.
2. Como sugieres, puedes modelar cada vez por separado y comparar los 4 modelos.
3. ¿Predice que alguna de las 5 variables independientes tendrá un efecto latente o retardado? Si es así, es posible que desee observar la pendiente de los 4 puntos en la serie temporal y utilizarla como variable de respuesta.
