আমি কীভাবে স্থির প্রতিক্রিয়া প্যানেল পায়সন মডেলটিতে স্বতঃসংশ্লিষ্ট বাকী পদগুলির জন্য পরীক্ষা করতে পারি?

Question

আমার কাছে ছয় বছরের জন্য বিভিন্ন অঞ্চলে নতুন সংস্থাগুলির জন্য প্যানেল ডেটা রয়েছে। আমি বহুগুণ স্থির প্রভাবগুলির সাথে একটি স্ট্যাটিক পোজন রিগ্রেশন অনুমান করছি am ; পিছিয়ে পড়া নির্ভরশীল ভেরিয়েবল প্রবর্তন করে আমি একটি গতিশীল মডেলটি অনুমান করার চেষ্টাও করেছি, তবে সেই আধুনিক মডেলটির কাজটি করতে পারি নি। এখন, আমি স্বতঃসংশোধনের জন্য স্থিতিশীল মডেল থেকে অবশিষ্টাংশগুলি পরীক্ষা করতে চাই, যাতে গতিশীলতার গুরুত্ব সম্পর্কে আমার ধারণা রয়েছে। যাইহোক, আমি এটির জন্য কোনও পাঠ্যপুস্তকে (আমি ওল্ড্রিজ, ক্যামেরন এবং ত্রিবেদী, উইঙ্কেলম্যান, গ্রিনের দিকে তাকিয়েছি) কোনও ডায়াগনস্টিক পরীক্ষা খুঁজে পাচ্ছি না এবং গবেষণা গবেষণাপত্রে এ জাতীয় পরীক্ষাও দেখিনি not যেহেতু মডেলের স্বতন্ত্র প্রভাবগুলি চিহ্নিত করা যায় নি, অর্থহীন অবশিষ্টাংশগুলি প্রথম স্থানে কীভাবে গণনা করা যায় তা আমি জানি না।$^*$

1) কেউ কীভাবে অর্থপূর্ণ অবশিষ্টাংশের গণনা করতে জানে; এবং 2) এই প্যানেল স্থির প্রভাব poisson মডেলগুলির জন্য কোনও ডায়গনিস্টিক পরীক্ষা সম্পর্কে জানেন?

এফওয়াইআই: আমি স্ট্যাটিক মডেলের জন্য স্টাটা (সংস্করণ 12.1) -xtpoisson, fe vce (জোরালো) - কমান্ডটি ব্যবহার করছি। স্টাটার পোষ্টেস্টিমেশন কমান্ডগুলি পূর্বাভাসিত মানগুলি ইত্যাদি গণনা করতে পারে তবে কেবল ধরে নেওয়া হয় যে পৃথক প্রভাবগুলি সমস্ত শূন্য।

$^*$ ক্রস অধ্যায় (অথবা pooled) পইসন রিগ্রেশন মডেল গন্য প্রত্যাশিত সংখ্যা যেমন সঙ্গে কোফিসিয়েন্টস এবং ভেরিয়েবল। প্যানেল ডেটার সাথে পৃথক স্থির প্রভাব যুক্ত করার একটি সাধারণ উপায় হ'ল প্রভাবগুলি the মডেলটিতে প্রবেশ করতে দেওয়া: ।$y$$E[y_i|x_i]=\exp(X_i\beta)$$\beta$$X_i$$\alpha_{i}$$E[y_{it}|X_{it},\alpha_i]=\alpha_i\exp(X_{it}\beta)$

Comments

এটি প্রকৃতপক্ষে একটি বরং অনাবিষ্কৃত ইস্যু - এমনকি প্যানেলবিহীন তথ্যের জন্যও (যার জন্য তারা বেশিরভাগ নেতিবাচক ফলাফলের মতোই রয়েছে, যেমন স্বতঃসংশ্লিষ্টতার জন্য পোর্টম্যানট্যু পরীক্ষাগুলির কোনও পোইসন কাঠামোয় কাজ করার জন্য কমপক্ষে কিছু সামঞ্জস্য প্রয়োজন)। আমি কিছু সাহিত্য সংগ্রহ করব, তবে এটি অসম্পূর্ণ এবং অনেক ক্ষেত্রে পান্ডুলিপি, প্রযুক্তিগত প্রতিবেদন ইত্যাদিতে

— আবদ্ধ

হতে পারে ক্রস যাচাই করা আপনাকে আরও ভাল করতে পারে? stats.stackexchange.com (লোকেরা এই থ্রেডটি পুনর্বিবেচনা করছে - আমার ধারণা এখনই আপনি উত্তরটি ইতিমধ্যে খুঁজে পেয়েছেন)

— জোওওটোলোহো