plm

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我想打一个F检验的PLM模型和测试 model <- plm(y ~ a + b) 如果 # a = b 和 # a = 0 and b = 0 我尝试像这样的线性假设 linearHypothesis(ur.model, c("a", "b")) to test for a = 0 and b = 0 但得到的错误 Error in constants(lhs, cnames_s

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生成滞后时间序列横截面变量R

我是一个新的R用户。我有一个时间序列横截面数据集，尽管我已经找到了在R中滞后时间序列数据的方法，但我还没有找到创建滞后的时间序列横截面变量的方法，以便我可以在我的分析中使用它们。

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使用PLM包的异方差强健的标准错误

我想在使用Stata后学习R，我必须说我喜欢它。但是现在我遇到了一些麻烦。我将要使用面板数据进行多次回归，因此我使用的是plm软件包。现在我想与R中plm相同的结果，当我使用lm功能和Stata的，当我进行异稳健和实体固定回归。假设我有一个面板数据集，其变量为Y,ENTITY,TIME,V1。我得到的R相同的标准误差与此代码 lm.model<-lm(Y ~ V1 + factor(ENTI

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R中的固定效应回归（具有大量虚拟变量）

当虚拟变量的数量导致超出R最大向量长度的模型矩阵时，是否有一种简单的方法可以在R中执行固定效应回归？例如， > m <- lm(log(bid) ~ after + I(after*score) + id, data = data) Error in model.matrix.default(mt, mf, contrasts) : cannot allocate vector of leng

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在R中使用二元因变量的面板数据

使用具有二元因变量的面板数据集可以在R中进行回归吗？我熟悉使用glm作为面板数据的logit和probit和plm，但我不知道如何将这两者结合起来。有没有现有的代码示例？谢谢。编辑这也将是有益的，如果我能想出如何提取PLM矩阵（），当它回归使用。例如，您可以使用plm来执行固定效果，或者您可以使用适当的虚拟变量创建矩阵，然后通过glm（）运行该矩阵。然而，在这样的情况下，自己生成傻瓜会很烦人