問題タブ [plm]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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r - パネル回帰モデルのロバスト標準誤差の計算エラー (plm,R)

plm ライブラリを使用して固定効果回帰を実行し、sandwich,lmtest ライブラリを使用して堅牢な標準誤差を計算しています。回帰の実行に問題はありませんが、標準誤差を計算しようとすると、次のエラーが発生する場合があります。

係数または「通常の」標準誤差 (つまり、等分散) の計算に問題はありません。また、二次項を省略しても、ロバストな標準誤差を問題なく計算できます。

何が起こっているのか誰にも分かりますか?計画行列が特異な場合、係数は計算されていないはずなので、標準誤差を計算するときに問題がどこから来ているのかわかりません。

ありがとう!

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r - R で plm を使用したエラー メッセージ: 変数の長さが異なります

R で plm-package を使用すると問題が発生します。

data1 が私のデータセットであると仮定して、プールされた OLS モデルを推定します。

しかし、私はエラーメッセージを受け取ります:

ここに私のデータセットに関するいくつかの情報があります:

誰か助けてくれませんか?

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r - plm の pdata.frame で時不変の観測を識別します

次のような pdata.frame (r で plm パッケージを使用) があるとします。

一部のインデックスでは時間とともに変化しないが、他のインデックスでは変化するという観察結果がありますid。時間とともに変化しないものを見つけたい、つまり次のようなものを抽出したい

これを行う簡単な方法はありますか?

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r - Rパッケージの効果とplm:限界効果をプロットしようとすると「コントラストのエラー」

対照的なエラーに関するこの回答を読んでデータを確認した後、パッケージ「plm」と「effects」を結合しようとすると、まだ問題が発生します。John Fox は彼の効果に関するドキュメントでこの可能性について議論していないため、これは不可能かもしれません (リンクは許可されていないようです - Google: "john fox 効果パッケージ" を見たい場合)。それで本当に無理なら教えてください。

削減されたデータセットで単純な回帰を実行しています

そして、次のエラー(および典型的なplm警告メッセージ)が表示されます

まだかなり長いデータ構造であることはわかっていますが、共有する価値があると思います

現在、私の能力の限りでは、2 レベル未満の因子は見られないため、このエラーの原因がわかりません。エフェクト パッケージを使用する最終的な目標は、応答変数に対する cddom (および cddom の 2 乗バージョンである cddom2) の限界効果をプロットできるようにすることです。もちろん、私の完全なデータセットには、さらに約 15 のコントロールがあり、どれも単一レベルの因子ではありませんが、同じ問題が発生し続けています。

どなたかアドバイスいただければ幸いです!

EDIT エフェクト機能に関するこの問題は時々変化します。例えば

次のエラーが発生します

前もって感謝します

サイモン

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r - plmでのハウスマンとラグランジュの乗数テスト - 使用するかしないか?

Hausman テストに関する以前のスレッド (こちら) では、参照が残念ながら @briatte から消えてしまいましたが、Hausman 関連の追加の質問に直面しています。前のスレッドで絶対値の取得がハウスマンの実行で問題になる可能性があるという事実をほのめかしていましたが、私が抱えている問題は本当にこれによって引き起こされているのか疑問に思っています.

使用する仕様によってrandom.method、結果が劇的に異なる可能性があるため、どれを信頼するべきか迷ってしまいます (おそらく何もない)。

次の 'vit' は式を表し、右側には時間と個人の両方で変化する変数のみが含まれますが、full は同じ変数 + 年固定効果ダミー + 毎年異なるが毎年同じであるいくつかの変数を表します。堅い(堅固な固定効果)。

ここにいくつかの結果があります

もちろん、異なるテストで異なる結果を得ることは可能ですが、ここでの根本的な違いは私を驚かせます...

LM テストでも同様の状況が発生します。

誰が何をすべきかについて提案できますか?

ありがとう、

サイモン