45 年間にわたって収集された米国の各州の観察結果を含むパネル データを分析しようとしています。時間の経過とともに変化する 2 つの予測変数 (A、B) と、変化しない 1 つの予測変数 (C) があります。私は、従属変数 Y に対する C の効果を知り、A と B を制御し、状態と時間の違いを制御することに特に関心があります。
これは私が持っているモデルで、R で plm パッケージを使用しています。
random <- plm(Y~log1p(A)+B+C, index=c("state","year"),model="random",data=data)
私の推論は、時不変変数では、固定効果モデルではなくランダムを使用する必要があるということです。私の質問は、私のモデルと考え方は正しいですか?
よろしくお願いいたします。