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私は新しい R ユーザーです。私は時系列の断面データセットを持っています.Rで時系列データを遅らせる方法を見つけましたが、分析で使用できるように時系列の断面変数を作成する方法を見つけていません.

バイナリ従属変数を持つパネル データ セットを使用して R で回帰を行うことは可能ですか? logit と probit に glm を使用し、パネル データに plm を使用することに慣れていますが、この 2 つを組み合わせる方法がわかりません。既存のコード例はありますか?

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回帰を行うときに plm() が使用している行列を抽出する方法を理解できれば、それも役に立ちます。たとえば、plm を使用して固定効果を実行したり、適切なダミー変数を使用して行列を作成し、それを glm() で実行したりできます。ただし、このような場合、自分でダミーを生成するのは面倒なので、plm に任せた方が簡単です。

Rのパネルデータモデルの結果を解釈するには? 私のデータについて、パネル データを使用した分位点回帰アプローチに対する Koenker (2004) の提案の適応形式を推定します。

}enter code here

しかし、以下の結果を特定することはできません。

R にパネル データ セット (時間と断面積) があり、2 つの次元でクラスター化された標準誤差を計算したいと考えています。これは、残差が双方向で相関しているためです。グーグルで検索すると、これを行う機能を提供するhttp://thetarzan.wordpress.com/2011/06/11/clustered-standard-errors-in-r/が見つかりました。少しアドホックに思えるので、テスト済みでこれを行うパッケージがあるかどうか知りたいですか?

HAC 標準誤差は知っsandwichていますが、二重クラスタリング (つまり、2 次元に沿ったもの) は行いません。

RでFama-MacBeth回帰を実行し、標準誤差を計算するパッケージがあるかどうか誰かが知っていますか？sandwichパッケージとそのNewey-West標準誤差を推定する機能、およびクラスタリング用の関数を提供していることを認識しています。しかし、ファーマ・マクベスに関しては何も見ていません。

R の googleVis パッケージを使用して世界銀行のデータをプロットしようとしていますが、次のエラーが表示されます。

次のコードを使用しました。

これがなぜなのか誰か知っていますか？

私は固定効果回帰を行っており、自己相関に問題があります。これに対処するために、予測、lmtest、およびplmパッケージを使用してARIMAモデリングを行っています。私のデータは一般的なパネルデータで、次のようになります。ARIMAモデリングを実行しようとしていますが、plmパッケージを使用して自己回帰項と移動平均を固定効果回帰に組み込むのに苦労しています。これが私の試みです。

私の質問は、1つの自己回帰項と1つの移動平均を回帰に組み込むにはどうすればよいですか？

私の問題はこれです：NAロバストな標準誤差の計算でいくつかの値を取得する必要がある場所を取得します。

クラスターロバストな標準誤差を使用して、固定効果パネル回帰を実行しようとしています。このために、私はp。3はStock/Watson（2006）に続く（後でEconometricaで公開され、アクセスできる人向け）。(M/(M-1)*(N-1)/(N-K) クラスターの数が有限でデータが不均衡であるため、下向きのバイアスに対抗して自由度を修正したいと思います。

同様の問題がStackOverflowの[1、2]の前に投稿され、 CrossValidatedの関連する問題[ 3 ]が投稿されています。

Arai（および最初のリンクの回答）は、関数に次のコードを使用します（以下にデータを追加してコメントを付けます）。

、ここでgcenter、平均からの偏差を計算します（固定効果）。次に、クラスター変数として回帰を続行しDS_CODEます（データに「データ」という名前を付けました）。

計算したい

ただし、分散のuj（clx上記の式を参照）を計算する場合、最初にリグレッサーのいくつかの値を取得し、次に多くのゼロを取得します。この入力ujが分散に使用される場合、NAs結果のみになります。

私のデータ

私のデータは特殊な構造である可能性があり、問題を理解できないため、Hotmailからのリンクとしてすべてを投稿します。その理由は、他のデータ（新井（2011）から取得）では問題が発生しないためです。ご迷惑をおかけして申し訳ございませんが、ご覧いただければ幸いです。このファイルは、純粋にデータを含む5MBの.txtファイルです。

私は、他の人plmと同じ問題を使用して、個人固有の時間傾向を使用して固定効果パネルを推定しようとしています。リンクされたCrossValidatedの質問で説明されている回避策を使用したいのですが、必要なデータフレーム列を生成する方法がわかりません。

つまり、私は次の形式のデータフレームを持っています

idそして、このデータフレームに、という名前の各列を追加したいと思います。ここでは、すべての観測date_idX値と同じ値を持ち、それ以外の場合はゼロになります。dateid==X

もちろん、私の問題に対するよりエレガントな解決策もありがたいです。

たとえば、10年間で5か国のスコアが次のようになっているとします。

ここで、次の年のスコアが前年のスコアと+/- 0.5異なる場合は1であり、これが当てはまらない場合は0である新しい変数「期間」を作成したいと思います。5カ国すべてでそうしたいと思います。そして、期間= 1の国年を特定し、この情報を表に表示できれば素晴らしいと思います。

これが多すぎないことを願っています。で試してみdistましたlibrary(proxy)が、関数を行全体ではなく観測のペアに制限する方法がわかりません。どうもありがとう！！