Панельное прогнозирование данных с квазиидеальным разделением
Я повторил данные измерений по нескольким предметам, собранным за 4 месяца. Однако "х" и "у" демонстрируют квазиидеальное разделение; всякий раз, когда x>0, y=1.
Мне нужна E(x), которая приведет к тому, что 'y' будет равно 1, на период вперед, скажем, при t=5. Я хочу сделать это на уровне предмета и для всей выборки.
x y id time
5 1 1 1
63 1 1 2
63 1 1 3
75 1 1 4
141 1 2 1
0 0 2 2
153 1 2 3
10 1 2 4
0 0 3 1
0 0 3 2
12 1 3 3
0 0 3 4
Ожидаемый результат должен быть примерно таким: при x=20/ месяц вероятность того, что выборка будет в состоянии y=1, будет 0,65 в момент времени t=5. Значение x должно быть таким, чтобы оно максимально увеличивало вероятность y = 1 при t=5. Мне нужна моя модель, чтобы оценить это и на предметном уровне.
Я думал о марковских моделях, где я получаю вероятность перехода состояния и пытаюсь увидеть, как это происходит, на n шагов раньше времени. Но я не могу придумать способ структурирования проблемы. Любая помощь будет оценена.