如何解决python中的汇总滚动窗口回归
我具有以下结构的数据框：
id t y x
1 1 20 2
1 2 25 1
1 3 21 2
1 4 32 3
2 3 35 7
2 4 35 8
3 4 90 3
3 7 87 3
3 8 85 4
3 9 81 3
3 10 80 5
id和t变量是标识符。也就是说，我的横截面（id）和时间段（t）的面板不平衡，由对y和x的观察组成。
我现在想使用汇总（跨越id和t）滚动窗口OLS回归。窗口大小应为3。因此，第一次OLS估计应包括落入1-3的t间隔的所有观察值：
id t y x
1 1 20 2
1 2 25 1
1 3 21 2
2 3 35 7
id t y x
1 2 25 1
1 3 21 2
1 4 32 3
2 3 35 7
2 4 35 8
3 4 90 3
我已经尝试了statsmodels.regression.rolling.RollingOLS。但是，该过程只是根据1-3行，然后根据2-4行，等等来估计OLS。
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