問題タブ [plm]

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.

ダミー変数の数がRの最大ベクトル長を超えるモデル行列につながる場合、Rで固定効果回帰を行う簡単な方法はありますか？例えば、

ここで、idは係数です（そして、上記の問題を引き起こしている変数です）。

私はすべてのデータを調べて平均を下げることができることを知っていますが、これは標準誤差を捨てます（はい、DF調整を使用してSEを「手動で」計算できますが、私が新しいエラーが発生しています）。私はplmパッケージを見てきましたが、それは私のデータの構造ではなく、時間コンポーネントを含む古典的なパネルデータ用にのみ設計されているようです。

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。

パネル データとバイナリ従属変数を使用して、プールされたロジスティック回帰を実行しようとしています。いくつかの変数を遅らせたかったので、それらを作成するために plm パッケージを使用しました。他の方法でやろうとすると、問題が発生しました。パネルデータなのでラグや埋め込みは使えません。

プールされた分析を実行する前に、すべての変数を元のデータ フレーム (hybridsubsidies) に入れたいと思いました。その必要はないと確信していますが、私は視覚的な人間であり、分析を実行する前にデータの形式が適切であることを確認したいと考えています。

以下の出力から、すべてが正しく行われているように見えます。

head(lag(hybridsubsidies$espending,1))

ALABAMA-1999 ALABAMA-2000 ALABAMA-2001 ALABAMA-2002 ALABAMA-2003 ALABAMA-2004

ヘッド(ハイブリッド補助金$未支出)

ALABAMA-1999 ALABAMA-2000 ALABAMA-2001 ALABAMA-2002 ALABAMA-2003 ALABAMA-2004

私の問題は、このラグ変数をデータフレームのベクトルとして割り当てようとすると、このように、

そうします（データフレームで名前を呼び出すと、それらが含まれます）が、データフレームを表示できなくなります。R は私にこう言います。

edit.data.frame(get(subx, environment = parent), title = subx, ...) のエラー: vector 要素と factor 要素のみを処理できます

解析を実行する前にデータ フレームを表示できるようにするには、どうすればこれを解決できますか? 従属変数はバイナリ変数であり、plm はこれらの dv をサポートしていないため、この分析には plm (プーリング) の代わりに glm を使用する必要があるようです。

これはしばらくの間私に問題を与えてきました。

col1 ST YR EELAG EE

[1,] 1 1 NA 58294

[2,] 1 2 58294 55378

[3,] 1 3 55378 26982

[4] 1 4 26982 28264

[5,] 1 5 28264 2566

[6] 1 6 2566 26906

[7] 1 7 26906 29466

[8] 2 1 NA 355

[9] 2 2 355 259

[10] 2 3 259 224

[11] 2 4 224 217

[12] 2 5 217 241

[13] 2 6 241 231

[14] 2 7 231 231

[15] 3 1 NA 5111

[16] 3 2 5111 3753

[17] 3 3 3753 2211

[18] 3 4 2211 1452

[19] 3 5 1452 2913

[20] 3 6 2913 3128

[21] 3 7 3128 7132

[22] 4 1 NA 1597

[23] 4 2 1597 905

plm-model の f-test を作成してテストしたい

もしも

と

私はこのようにlinearHypothesisを試しました

しかし、エラーが発生しました

上記の私の例は、問題が簡単な場合に少し単純化されたコードを使用しています。問題が詳細にある場合は、実際のコードがここにあります。

Stata を使用した後、R を学ぼうとしていますが、R が大好きです。しかし今、私はいくつかの問題を抱えています。パネル データを使用していくつかの多重回帰を実行しようとしているので、plmパッケージを使用しています。

ここで、不均一分散ロバストおよびエンティティ固定回帰を実行するときに、関数と Stataplmを使用する場合と同じ結果を Rで取得したいと考えています。lm

変数Y, ENTITY, TIME,を含むパネル データセットがあるとしますV1。

このコードでRで同じ標準エラーが発生します

Stataでこの回帰を実行したときのように

しかし、plmパッケージでこの回帰を実行すると、他の標準エラーが発生します

• オプションの設定を忘れていませんか?
• モデルは他の種類の推定を使用していplmますか?
• plm何らかの方法で、Stata と同じ標準誤差を持つことはできますか?, robust

R で最初の差分推定を行うために plm パッケージを試してみました。これは整数値を使用することを意味すると思いますか？

これが私がこれまでに試したことです：

私はRを使用して、パネルデータ推定器のパフォーマンスを研究するモンテカルロシミュレーションを実行しています。多数の試行を実行するため、コードから少なくとも適切なパフォーマンスを得る必要があります。

私のシミュレーションの10回の試行で使用Rprofすると、時間のかなりの部分がへの呼び出しに費やされていることがわかりますsummary.plm。の最初の数行をRprofsummary以下に示します。

summary係数推定値の標準誤差と係数自体（plmオブジェクトだけから取得できます）を取得する必要があるため、コードを呼び出しています。私の電話は

これはcpu時間の大きな無駄だと私はしつこく感じていますが、要約を呼び出さないようにするためにRがどのように処理するかについては十分にわかりません。ここで舞台裏で何が起こっているのか、またはこれが実行されるのにかかる時間を短縮するための何らかの方法についての情報をいただければ幸いです。

パネルデータのOLS回帰（R）に対する固定効果（個人固有のダミー変数）の共同有意性についてF検定を行おうとしていますが、これを達成する方法が多数ありません。固定効果。理想的には、plmパッケージ内の関数を使用しますが、このテストを具体的に行うものは見つかりませんでした。

xtreg, feこれは、コマンドを使用するときにStataが自動的に行うことです。Stataでは、結果は次のようになります。

+ factor(us.state)繰り返しになりますが、私は、おそらくを使用lm()またはmodel = "fe"使用して指定された、多数のダミー変数のRでのStataの結果を再現しようとしていますplm()。

再現可能な例を次に示します。

plmこれは、パッケージを使用した次の「範囲内」回帰に相当します。

したがって、テストは、すべての状態ダミー変数が共同でゼロとは異なる（共同で有意）というテストになります。これは、制限のないモデル（上記のreg1およびreg1.fe）に対する線形制限です。このF検定については、次のドキュメントで詳しく説明されています（スライド5〜7を参照）。

http://jackman.stanford.edu/classes/350B/07/ftestforWeb.pdf

これは、帰無仮説を使用してF検定の「R」行列を作成するための私の微妙な試みの1つです。Rb= qここで、bは係数の行列（ベータハット）、qはゼロのベクトルです。

これは機能しません！そして、すべての固定効果ダミー変数の共同有意性をテストするための合理化されたアプローチがあることを望んでいます。

固定効果のあるplm（パネル線形回帰モデル）を介して推定している小さなN個の大きなTパネルがあります。

新しいデータセットの予測値を取得する方法はありますか？（サンプルのサブセットのパラメーターを推定し、これらを使用してサンプル全体のモデルに含まれる値を計算したいと思います）。

ありがとう！