(标签-回归|关键词-文本挖掘)

Question

我的y和控制变量是关于31个省份在2012-2022年的各类型数据的面板

我的x是通过文本挖掘与相关性分析得到的2012-2022年的“关键词词频”的面板，一共30个关键词

想知道能不能用两个面板数据进行回归，我想分析30个关键词中有哪些对y有显著性影响。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据您的描述，您有两个面板数据集：一个是包含31个省份在2012年至2022年间的经济和社会指标（例如城市ID、年份、人均收入等），另一个是基于文本挖掘的关键词词频数据，包含了30个关键词在相同时间段内的频率信息。

首先，我们需要将这两个面板数据合并在一起，然后可以使用线性回归模型来研究这些关键词对于某个特定的经济指标（比如y）的影响。这里我们假设y代表的是人均收入（CI）。为了简化问题，我们将只考虑那些在所有年份都出现过的关键词，并且我们将忽略可能存在的多重共线性问题，因为这需要更复杂的统计方法来处理。实际操作时，可能需要进一步的数据清洗和预处理步骤。

接下来，我将为您提供一个Python代码示例，使用pandas库来合并和处理数据，并使用statsmodels库来进行线性回归分析。请注意，由于数据量较大，这里仅提供一个基本的框架，具体实现可能需要根据实际数据进行调整。

首先安装必要的库（如果还没有安装的话）：

pip install pandas statsmodels

然后，您可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需的库
2. 加载并整理数据
3. 合并两个数据集
4. 进行线性回归分析
5. 检查结果并输出显著性影响的关键词

以下是具体的Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.formula.api import ols

# Step 1: Load and organize the data
data_panel = pd.read_csv("your_panel_data.csv")  # 请替换为你的面板数据文件名
keywords_panel = pd.read_csv("your_keywords_data.csv")  # 请替换为你的关键词数据文件名

# Step 2: Prepare the data
data_panel['year'] = pd.to_datetime(data_panel['year'], format='%Y')
keywords_panel['year'] = pd.to_datetime(keywords_panel['year_2'], format='%Y')

# Step 3: Merge the datasets
merged_data = pd.merge_asof(data_panel, keywords_panel,
                            on=['id', 'year'],
                            by='id',
                            direction='nearest')

# Step 4: Perform linear regression analysis
# Here, we'll use a formula API for OLS regression
formula = 'CI ~ C(id) + year + C(city) + epi_per + edu + f1 + pccr + urb + psi'
model = ols(formula, data=merged_data).fit()

# Step 5: Check results and output significant variables
summary = model.summary()
print(summary)

# Output only the significant variables (p-value < 0.05)
significant_variables = summary.tables[1]['P>|t|'].loc[lambda x: x <= 0.05].index.tolist()
print("Significant variables:", significant_variables)

这个代码片段假设了数据文件的列名和格式与您提供的例子一致。在运行这段代码之前，请确保已正确导入您的数据文件，并根据实际情况调整列名和路径。

注意：此分析并未考虑时间序列的相关性，如果存在，可能需要使用固定效应模型（FE）、差分GMM或其他适当的面板数据分析方法。此外，这里没有处理缺失值和异常值，您可能需要根据实际情况添加相应的数据清理步骤。