plm

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MVE：让这成为数据集： data <- data.frame(year = rep(seq(1966,2015,1), 8), county = c(rep('prva', 50), rep('druga', 50), rep('treća', 50), rep('četvrta', 50), rep('peta', 50), rep('šesta', 5

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在R中的固定效应：plm vs lm +因子（）

我试图在R中运行固定效应回归模型。我想控制变量C和D中的异质性（都不是时间变量）。我尝试以下两种方法： 1）使用PLM包：给我以下错误消息 formula = Y ~ A + B + C + D reg = plm(formula, data= data, index=c('C','D'), method = 'within') duplicate couples (time-id)Er

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R：我可以告诉plm使用内部变换的变量吗？

我有一个数据集，我想在各个国家的更广泛的层面上对各个国家进行分组。不过，该国是我的数据集中的id变量。例如： library(plm) Data <- data.frame(iris) Data$time <- c(rep(1951:2000,3)) Data$mygroup <- c(rep("a",100),rep("b",50)) test <- plm(Sepal.Length

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面板线性模型（使用plm包）返回“model.matrix（）中的模型框架和公式不匹配”

我试图从面板数据中计算线性模型。它看起来是这样的： model <- plm((log(GDP)-log(lag(GDP,5))) ~ log(lag(GDP,5)) + (lag(Gini,5)) + GFCF + Schooling, data=data.01, index=c("Country", "Year"), model="within") 面板看起来像这样 Country Y

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Waldtest在R获得调整F统计与plm和结果显示与观星？

我正在使用不平衡的短面板。原始数据：bankFull.xlsx 我真正想要的只是得到两个固定效应和稳健的S.E报告的回归结果，这在Stata中非常容易。我跟着在线教程，但遇到了一些问题总是与 # Adjust F statistic wald_results <- waldtest(FE1, vcov = cov1) Error in model.matrix.pFormula(formul

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试图通过R中的“plm”对象进行循环，并替换系数（原子向量，非语言）

注意：我已经超级R（从Stata过渡）！嗨，大家好！我有大量的“plm”对象，编号分别为plm_f_1_1，plm_f_1_2，...，plm_f_1_17，plm_f_2_1 ......等等，我有系数存储的数据帧，比如说在“female_q [1，]”中。我通过“PLM”对象试图环和尝试做这个操作： for (i in 1:26) { plm_f_1_1$coefficients[

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如何使用plm包添加滞后于随机效应模型

我有一个随机效应模型，在这个模型中我模拟住房价格。现在我想使用plm包添加一个滞后模型，但是我不知道这样做。我编写我的回归如下： randomHUIS = plm(YHUIS ~ XHUIS, data = panel, index = c("Gemeente", "Jaartal"), model = "random") randomAPP = plm(YAPP ~ XAPP, data =

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R：plm个人和时间固定效应，但没有其他回归因子

我想运行只包括时间和个人固定效应（即没有其他右手边变量）的回归。我尝试用plm做到这一点： plm(y ~ -1,data=data, effect="twoways", model="within") 但是，语法是不正确的，也没有工作，只是从模型公式抑制-1。的错误信息是：Error in uniqval[as.character(effect), , drop = F] : incor

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如何找到重要系数

我可以使用摘要命令获得重要系数。在这里，我看到Sepal.Width和Petal.Length通过查看星星来降低P值。然而，如果我只打印系数，这些恒星就消失了。我如何获得星星回来？（注意：我想要我的输出中的星星。） library(plm) m1 = plm(Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, data=iris,

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获取R中变量的子集汇总

在R中使用summary函数时，是否有一个选项可以传入，仅显示变量的子集？在我的例子中，我运行了一个面板回归，我有几个解释变量，并且有许多虚拟变量，其系数我不想提出。我想有一个简单的方法来做到这一点，但在功能文档中找不到它。由于