Кривая скрытого роста и моделирование панелей с поперечной задержкой с 2 ​​скрытыми переменными с 3 волнами - PullRequest
Новая
       10

Кривая скрытого роста и моделирование панелей с поперечной задержкой с 2 ​​скрытыми переменными с 3 волнами

1 голос
/ 27 марта 2019

Я пытаюсь выполнить моделирование кривой скрытого роста с использованием лавы на двух скрытых переменных с тремя временными точками Для каждой скрытой переменной (EF и PEF) существует три показателя.

1-я задача:

Как мы определяем индивидуально изменяющиеся интервалы времени? Участники приходят каждые 6 месяцев, но реально, некоторые приходят через 5 месяцев, некоторые приходят через 8 месяцев, заканчиваясь индивидуально изменяющимися интервалами времени.

Я пытался использовать

intP = ~ 1 * inh1 + 1 * inh2 + 1 * inh3 + 1 * shift1 + 1 * shift2 + 1 * shift3 + 1 * wm1 + 1 * wm2 + 1 * wm3

intE = ~ 1 * gs1 + 1 * gs2 + 1 * gs3 + 1 * ss1 + 1 * ss2 + 1 * ss3 + 1 * sop1 + 1 * sop2 + 1 * sop3

slopeP = ~ 0 * inh1 + inh2 + 1 * inh3 + 0 * shift1 + shift2 + 1 * shift3 + 0 * wm1 + wm2 + 1 * wm3

slopeE = ~ 0 * gs1 + gs2 + 1 * gs3 + 0 * ss1 + ss2 + 1 * ss3 + 0 * sop1 + sop2 + 1 * sop3

  • Интересно, интерпретирует ли этот код то, что я хочу указать?

2-я задача: моделирование панелей с перекрестными лагами для направленности

Как мы определяем направленность (возможно, двунаправленность) между двумя скрытыми переменными во времени?

Прежде всего, чтобы выяснить, как будет выглядеть направленность, я выполнил панельное моделирование. В контексте моделирования панелей с несколькими лагами я попытался сравнить 4 модели:

а. нет сцепления

б. Эф-> PEF

с. PEF-> EF

* * +1036 д. двунаправленность - НО я не мог понять, как определить взаимность.

Я пытался включить оба направления в одну модель. Это правильно?

  • PEF прогнозирование EF

EF2 + EF3 ~ PEF1

EF3 ~ PEF2

  • EF прогнозирование PEF

PEF2 + PEF3 ~ EF1

PEF3 ~ EF2

3-я проблема : указание направленности в контексте скрытой кривой роста?

Я пробовал:

intP ~~ intP

intE ~~ intE

slopeP ~~ slopeP

slopeE ~~ slopeE

intE ~~ slopeE

intE ~~ slopeP

slopeP ~~ slopeE

Это интерпретирует то, что я имею в виду? Я хочу посмотреть, если: а. Перехват EF предсказывает наклон EF и / или PEF б. Перехват PEF предсказывает наклон EF и / или PEF с. являются ли они взаимными или лучше подходят либо из a, либо из b

4-й вопрос: Модель не сходится

Таким образом, последний код предназначен для случайного пересечения, модели случайного наклона. Но когда я запускаю код, он не сходится - есть предложения, почему? Я могу думать о конкретных причинах выборки (например, небольшой / неполный размер выборки), но что-нибудь еще?

Большое спасибо за любые комментарии !!

...