Intercepta y / o pendientes que cambian con el tiempo
Video: Farruko - Mi Vida No Va A Cambiar ft. Arcangel
A diferencia del análisis típico sección transversal, que impone una naturaleza estática a sus modelos, una sección transversal combinada le permite incorporar un elemento de tiempo dinámica. Puede hacer esto con una sección transversal agrupado porque las unidades de corte transversal se observan en dos o más periodos.
Video: Voz de Mando - Por Si Estás Con el Pendiente (Official Video)
Típicamente, las secciones transversales agrupados contienen muchas más observaciones en sección transversal que el número de períodos de tiempo que se agruparon. En consecuencia, los modelos generalmente se asemejan a análisis transversal con posibles correcciones heterocedasticidad. Debido a que el intervalo de tiempo entre la recolección de las unidades de corte transversal generalmente es grande (en cualquier lugar de un año a varios años de diferencia), autocorrelación y otros temas de series de tiempo tienden a ser ignorados.
No es raro confundir una sección transversal combinado con un conjunto de datos de panel. Ambos contienen mediciones transversales en varios períodos, pero en un conjunto de datos panel de las mismas unidades de sección transversal están incluidos en cada período de tiempo en lugar de ser seleccionado al azar en cada período.
Video: Porta - Algo ha cambiado
Con datos transversales agrupados, la distribución de la población de la que se extraen las muestras aleatorias puede cambiar con el tiempo.
Si se utiliza una sección transversal combinada, tendrá que examinar los efectos del tiempo posibles. Si ignora estos efectos en tiempo, es posible obtener estimaciones sesgadas de los coeficientes de regresión.
Video: La Reina del Sur | Capítulo 54 | Telemundo
Una posibilidad es que una población cambiantes resultados de la distribución en diferentes intercepta y / o pendientes en el tiempo. La figura ilustra cómo la contabilidad para una intercepción de cambio puede ser importante con datos transversales agrupados. Si no tienen en cuenta los efectos del tiempo, se obtiene la recta de regresión 1A muestra (con una estimación sesgada de la intersección). Sin embargo, lo que representa el tiempo le permite identificar las líneas 1B y 1C.
El tiempo también puede influir en el impacto de la variable independiente sobre la variable dependiente mediante la alteración de la magnitud de la pendiente. Si ignora los efectos del tiempo, que va a terminar con la línea 2A. la línea de regresión 2A tiene heteroscedasticidad, y, más importante, una estimación sesgada de la pendiente (impacto de la variable independiente). Al tener en cuenta los efectos del tiempo, se puede identificar líneas 2B y 2C, que estimar de forma adecuada la pendiente.
