文件名称:
面板回归树：叶子中具有固定效果面板模型的回归树-源码
开发工具:
文件大小: 5kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-01
详细说明：面板回归树
介绍
该代码使用每个叶子中的固定效果面板回归模型来实现决策树。 这种方法将经典回归树扩展到面板结构化数据，并允许在叶子中拟合更复杂的模型。
该树的生长方式与经典回归树相同，即通过最小化方差。 关于正常回归树的主要区别在于，我们必须确保每个“个体”在每个节点中至少有一个观察值。 可以通过输入min_ids控制每个人的最小观察min_ids 。
用法
主要功能是build_tree ，它构造并拟合固定效果面板模型。 用户必须定义一个回归函数formula ，用于拆分数据的变量split_variables的向量，面板标识符id的名称，树的最大深度max_depth ，每片叶子中的最小观察数min_obs和最小数每个叶子min_ids所需的每个“个体”的观测min_ids 。
soruce( " panel_regression_tree.R " )
# Fit the tr
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