Questions tagged «cross-section»

我将用一个例子来解释我的问题。假设您要根据以下属性预测个人的收入：{年龄，性别，国家/地区，城市}。你有一个像这样的训练数据集 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, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID Age Gender Income 1 1 1 1 23 M 31 2 1 1 1 48 F 42 3 1 1 2 62 M 71 4 …

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 

有人可以在“股票收益的横截面”中给出横截面的定义吗？ 谢谢

13 finance  cross-section 

我正在寻找希望存在的论文，但不知道是否存在。这可能是一组案例研究，和/或概率论的一个论据，关于为什么使用横截面数据来推断/预测纵向变化可能是一件坏事（即不一定如此，但可以如此）。 我已经从很多方面看到了这个错误：有人推断，由于英国的富人出行更多，所以随着社会的富裕起来，整个人口的出行也将增加。事实证明，这种推论在很长一段时间内都是不正确的-超过十年。这与家庭用电情况类似：横截面数据表明随着收入的增加而大量增加，这种增加不会随着时间的推移而显现。 有几件事发生，包括队列效应和供应方约束。 拥有一个参考文献来汇编这样的案例研究将非常有用；和/或使用概率论来说明为什么使用横截面数据来推断/预测纵向变化会产生非常非常的误导。 是否存在这样的论文，如果存在，那是什么？

11 references  panel-data  inference  causality  cross-section 

我有一个具有因变量和自变量的数据集。两者都不是时间序列。我有120个观察结果。相关系数为0.43 经过此计算后，我为两个变量添加了一个列，每12个观察值的平均值，结果得到2个新列，包含108个观察值（对）。这些列的相关系数为0.77 看来我以这种方式改善了相关性。可以这样做吗？我是否通过使用平均值提高了自变量的解释能力？

9 regression  correlation  mean  predictor  cross-section