каждый. У меня есть вопрос о том, как проводить анализ панельных данных в байесовской модели с помощью pymc. Данные такие:
..........................................................
User Time x1 x2 x3 Y
1 1 1 1 3 2
1 2 2 1 4 1
1 3 2 2 2 1
1 4 1 3 1 3
1 5 1 1 2 3
2 1 1 3 1 3
2 2 1 1 2 2
2 3 2 3 1 0
2 4 1 2 2 3
2 5 1 1 1 2
3 1 4 3 1 3
3 2 3 1 3 2
3 3 2 3 2 2
3 4 2 1 2 3
3 5 1 1 1 2
4 1 1 1 3 2
4 2 2 2 4 3
4 3 2 2 2 1
4 1 1 3 1 3
4 1 4 5 2 3
.............
..........................................................
Теперь у меня есть N пользователей на выборках T раз (N ≫ T), а также независимые переменные (x1, x2, x3) и зависимая переменная (Y).
Теперь я хочу проанализировать влияние X на Y на коллективном уровне. Возьмите в качестве примера самую простую линейную регрессию, следуйте книге «Введение в байесовскую эконометрику» (стр. 145), общая модель часто записывается как:
$$ y_{it} = x_{it}{\beta}+ w_{it}{b_i}+ {u_{it}}, i = 1,...,n;\;\;t = 1,. ..,Т $$
В котором $i$ указывает пользователя; $t$ представляет время; ${\beta}$ не различаются между $i$, что называется фиксированными эффектами; ${b_i}$ отличается для $i$, что называется случайными эффектами.
По байесовскому мнению, и ${\beta}$, и ${b_i}$ считаются случайными величинами. Итак, пусть ${\beta} $~$ N({\beta}_0,{\beta}_1)$, а ${b_i} $~$ N({\lambda_0},{\lambda_1})$
Тем не менее, это общая мысль в теории, но я понятия не имею, как смоделировать и подогнать ее в pymc.
Спасибо, кто даст мне вдохновение или пример кода.
