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plm単純な固定効果モデルから分散共分散行列を抽出したいと思います。例えば：

library(plm)
data("Grunfeld")

M1 <- plm(inv ~ lag(inv) + value + capital, index = 'firm',
          data = Grunfeld)

通常のvcov関数は私に与えます：

vcov(M1)

              lag(inv)         value       capital
lag(inv)  3.561238e-03 -7.461897e-05 -1.064497e-03
value    -7.461897e-05  9.005814e-05 -1.806683e-05
capital  -1.064497e-03 -1.806683e-05  4.957097e-04

plmのfixef関数は次のもののみを提供します。

fixef(M1)
          1           2           3           4           5           6           7 
-286.876375  -97.190009 -209.999074  -53.808241  -59.348086  -34.136422  -34.397967 
      8           9          10 
-65.116699  -54.384488   -6.836448

固定効果を含む分散共分散行列を抽出する助けをいただければ幸いです。

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2 に答える 2

1

ときどき使用namesすると非常に便利です。

 names(M1)
[1] "coefficients" "vcov"         "residuals"    "df.residual" 
[5] "formula"      "model"        "args"         "call"        
 M1$vcov
              lag(inv)         value       capital
lag(inv)  1.265321e-03  3.484274e-05 -3.395901e-04
value     3.484274e-05  1.336768e-04 -7.463365e-05
capital  -3.395901e-04 -7.463365e-05  3.662395e-04
于 2015-07-17T18:50:29.497 に答える
1

あなたの例を取り上げて、次のようにして標準誤差を取得します（それがあなたが興味を持っているものである場合、それは分散共分散行列全体ではありません）：

library(plm)
data("Grunfeld")

M1 <- plm(inv ~ lag(inv) + value + capital, index = 'firm',
          data = Grunfeld)

fix <- fixef(M1)
fix_se <- attr(fix, "se")
fix_se
        1         2         3         4         5         6         7         8         9        10 
43.453642 25.948160 20.294977 11.245009 12.472005  9.934159 10.554240 11.083221 10.642589  9.164694

詳細については、要約機能を使用することもできます。

 summary(fix)
    Estimate Std. Error  t-value  Pr(>|t|)    
1  -286.8764    43.4536  -6.6019 4.059e-11 ***
2   -97.1900    25.9482  -3.7455 0.0001800 ***
3  -209.9991    20.2950 -10.3473 < 2.2e-16 ***
4   -53.8082    11.2450  -4.7851 1.709e-06 ***
5   -59.3481    12.4720  -4.7585 1.950e-06 ***
6   -34.1364     9.9342  -3.4363 0.0005898 ***
7   -34.3980    10.5542  -3.2592 0.0011174 ** 
8   -65.1167    11.0832  -5.8753 4.222e-09 ***
9   -54.3845    10.6426  -5.1101 3.220e-07 ***
10   -6.8364     9.1647  -0.7460 0.4556947

ところで、ドキュメントでは「se」属性について説明しています。

値 クラス「fixef」のオブジェクト。これは、標準誤差を含む属性 se を持つ固定効果を含む数値ベクトルです。[...]」

注: そのためには最新の開発バージョンが必要になる場合がありfixefます。

于 2016-05-02T17:05:55.000 に答える