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R でのパネル データの経験はほとんどなく、plm-package を使用して単純なパネル回帰を実行しようとしています。ただし、データフレームを pdata.frame に変換すると、時間インデックス変数が因子変数に変換されます。これは、従属変数を時間の関数として回帰したい場合、回帰は時間のダミー変数の長いリストを生成し、それぞれの個別の係数を計算することを意味します。時間単位あたりの平均効果（つまり、ポイントの月間平均増減）が欲しいだけです。

データフレームの例:

ID    Date        Points
1     1/11/2014   2
1     1/12/2014   4
1     1/1/2015    6
1     1/2/2015    8
2     1/11/2014   1
2     1/12/2014   2
2     1/1/2015    3
2     1/2/2015    4

サンプルのデータフレーム構造が ID = int、Date = POSIXct、Points = int であるとします。次に、インデックス ID と日付を使用して pdata.frame に変換します。

panel <- pdata.frame(dataframe, c("ID", "Date"))

そして、plm 固定効果回帰を実行します。

fixed <- plm(Points ~ Date, data=panel, model="within")
summary(fixed)

結果の係数は、ダミーとして月ごとに分類されます。時間変数を連続変数として扱いたいので、日付の係数は 1 つだけ取得します。これどうやってするの？パネル データフレームの要素として時間インデックス変数をフォーマットしないようにする方法はありますか?

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モデルで使用するには、別の時計または時間カウンターを作成する必要があると思いますpanel$Date。例えば：

library(dplyr)
dataframe <- dataframe %>%
    group_by(ID) %>%
    mutate(clock = seq_along(ID))
panel <- pdata.frame(dataframe, c("ID", "Date"))

これにより、次のデータが生成されます。

             ID       Date Points clock
1-2014-11-01  1 2014-11-01      2     1
1-2014-12-01  1 2014-12-01      4     2
1-2015-01-01  1 2015-01-01      6     3
1-2015-02-01  1 2015-02-01      8     4
2-2014-11-01  2 2014-11-01      1     1
2-2014-12-01  2 2014-12-01      2     2
2-2015-01-01  2 2015-01-01      3     3
2-2015-02-01  2 2015-02-01      4     4

これにより、次の出力が生成されます。

> fixed <- plm(Points ~ clock, data=panel, model="within")
> summary(fixed)
Oneway (individual) effect Within Model

Call:
plm(formula = points ~ clock, data = panel, model = "within")

Balanced Panel: n=2, T=4, N=8

Residuals :
   Min. 1st Qu.  Median 3rd Qu.    Max. 
 -0.750  -0.375   0.000   0.375   0.750 

Coefficients :
      Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)   
clock  1.50000    0.22361  6.7082 0.001114 **
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Total Sum of Squares:    25
Residual Sum of Squares: 2.5
R-Squared      :  0.9 
      Adj. R-Squared :  0.5625 
F-statistic: 45 on 1 and 5 DF, p-value: 0.0011144
于 2015-08-02T16:16:04.677 に答える