plm

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我想打一個F檢驗的PLM模型和測試 model <- plm(y ~ a + b) 如果 # a = b 和 # a = 0 and b = 0 我嘗試像這樣的線性假設 linearHypothesis(ur.model, c("a", "b")) to test for a = 0 and b = 0 但得到的錯誤 Error in constants(lhs, cnames_s

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R中的固定效應迴歸（具有大量虛擬變量）

當虛擬變量的數量導致超出R最大向量長度的模型矩陣時，是否有一種簡單的方法可以在R中執行固定效應迴歸？例如， > m <- lm(log(bid) ~ after + I(after*score) + id, data = data) Error in model.matrix.default(mt, mf, contrasts) : cannot allocate vector of leng

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在R中使用二元因變量的面板數據

使用具有二元因變量的面板數據集可以在R中進行迴歸嗎？我熟悉使用glm作爲面板數據的logit和probit和plm，但我不知道如何將這兩者結合起來。有沒有現有的代碼示例？謝謝。編輯這也將是有益的，如果我能想出如何提取PLM矩陣（），當它迴歸使用。例如，您可以使用plm來執行固定效果，或者您可以使用適當的虛擬變量創建矩陣，然後通過glm（）運行該矩陣。然而，在這樣的情況下，自己生成傻瓜會很煩人

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生成滯後時間序列橫截面變量R

我是一個新的R用戶。我有一個時間序列橫截面數據集，儘管我已經找到了在R中滯後時間序列數據的方法，但我還沒有找到創建滯後的時間序列橫截面變量的方法，以便我可以在我的分析中使用它們。

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使用PLM包的異方差強健的標準錯誤

我想在使用Stata後學習R，我必須說我喜歡它。但是現在我遇到了一些麻煩。我將要使用面板數據進行多次迴歸，因此我使用的是plm軟件包。現在我想與R中plm相同的結果，當我使用lm功能和Stata的，當我進行異穩健和實體固定迴歸。假設我有一個面板數據集，其變量爲Y,ENTITY,TIME,V1。我得到的R相同的標準誤差與此代碼 lm.model<-lm(Y ~ V1 + factor(ENTI