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彼得·普茨;托马斯·奈布

固定效应面板数据模型的惩罚样条估计。 （英语） Zbl 1421.62082号

AStA，高级统计分析。 102、2号、145-166（2018）.
小结：对于横截面数据回归以及具有随机效应的面板数据回归，通过惩罚样条估计连续协变量的非线性效应是很好的。惩罚样条特别有利，因为它们既可以估计未知的非线性协变量效应，也可以推断这些效应。例如，后者基于同时置信带，为整个估计函数提供了同时的不确定性评估。在本文中，我们考虑固定效应面板数据模型，而不是随机效应规范，并开发了一种一阶差分方法，用于在这种情况下包含惩罚样条。我们考虑了由此产生的依赖结构，并相应地调整了同时置信带的构造。此外，惩罚样条估计以及置信带也可用于估计效应的导数，这些导数在许多应用领域中具有相当大的兴趣。作为实证说明，我们基于德国社会经济委员会的数据分析了生命周期内生活满意度的动态变化。R包中提供了我们方法的开源软件实现帕姆费.

引用于1文件

MSC公司：

62J02型 一般非线性回归
65D07年 使用样条曲线进行数值计算
62G15年 非参数容差和置信区域
62第20页 统计学在经济学中的应用
62第25页 统计学在社会科学中的应用

关键词：

一阶差分估计器;生活满意度;面板数据;缺陷样条线;同时置信带;德国社会经济小组

软件：

帕姆费;ConfBands公司;加迈尔;R（右）;半标准杆;AdaptFitOS（适配操作系统）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Pütz}和\textit{T.Kneib}，澳大利亚统计局，高级统计分析。102，No.2，145--166（2018；Zbl 1421.62082）
全文： 内政部 链接

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