plm

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    풀링 된 회귀에서 특정 변수의 모든 개별 계수를 추출하려는 문제가 발생합니다. 내 데이터는 다음과 같이 나는이 plm 패키지 및 요약을 사용하여 X를 Observation name date Y X 1 A 1 Y1 X1 2 A 2 Y2 X2 3 B 1 Y3 X3 4 B 2 Y4 X4 에 Y를 퇴보, R는 그러나 나에게 X의 하나 개의

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    pglm 패키지의 pglm 함수를 사용하여 순서화 된 물류 모델의 무작위 효과 패널 계산을 얻으려고합니다. 독립 실행 형 함수 pglm을 테스트 할 때 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 여기 내 사양이다 : pglm::pglm(as.numeric(y)~x1+x2+x3, df,family = pglm::ordinal('logit'), model

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    나는 불평형 짧은 패널로 작업하고 있습니다. bankFull.xlsx 실제로 원하는 것은 Stata에서 매우 쉬운 두 가지 고정 효과와 강력한 S.E가보고 된 회귀 결과 만 얻는 것입니다. 나는 온라인 튜토리얼을 따랐지만 항상 어떤 문제가 발생했다. # Adjust F statistic wald_results <- waldtest(FE1, vcov = c

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    이 질문에 대한 답을 얻었으며이 주제에 대해 적어도 10 개의 스레드를 살펴 봤지만 여전히 이해할 수는 없습니다. 일부 패널 데이터에서 임의 효과 모델을 계산하기 위해 plm 패키지를 사용하고 있습니다. 내가 지정한 모델을 가지고 있지만 NA를 포함하지 않는 추가 변수를 삽입하면 다음과 같은 오류 메시지가 나타납니다. 0 (비 NA)의 경우 I만큼 내려 깎

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    그래서 시간과 상점에 대해 양방향 효과를 사용하여 패널 데이터를 회귀 분석하고 싶습니다. 패널이 완벽하게 균형 잡힌 경우 제대로 작동하지만 웬일인지 그렇지 않은 경우 코드가 작동하지 않습니다. (https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2010-May/239272.html 참조). 특히 내 데이터는 본질적으로 불균형이 아니지만 일

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    R에서 summary 함수를 사용할 때 거기에 전달할 수있는 변수의 서브 세트 만 표시 할 수있는 옵션이 있습니까? 필자는 예를 들어 패널 회귀 분석을 실시했는데 몇 가지 설명 변수가 있으며 계수가없는 많은 더미 변수가 있습니다. 이 작업을 수행하는 간단한 방법이 있지만 함수 설명서에서 찾을 수 없습니다. 당신이 실행 한 회귀 가정 덕분에

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    지연된 선도 변수 및 차분 변수를 사용하여 일부 패널 분석을 시도하고 있습니다. 그러나 plm 함수는 개인을 반복하지 않으므로 원하는 결과를 제공하지 않습니다. 나는 온라인으로 보았지만, 다음 게시물 (Answer_Stack)을 사용하면 pdata.frame()을 사용하여 동일한 문제가 발생합니다. 내가 group_by(i)dplyr에 내가 원하는 결과를

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    패키지 plm을 사용하여 패널 모델을 추정합니다. 패널의 일부 개인은 모든 설명 변수에 대한 데이터가 없으므로 회귀에서 제외됩니다. 어떤 특정 관측치가 추정에 사용되었는지 어떻게 알 수 있습니까? Stata에서 일반적인 명령은 e(sample)입니다. R에 해당하는 것은 무엇입니까?

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    R에서 plm 패키지를 사용하여 고정 효과 모델을 적용하면 지연 변수를 모델에 추가하는 올바른 구문은 무엇입니까? Stata의 'L1.variable'명령과 유사합니다. 여기 내 시도 (이 테스트 모델이며 이해가되지 않을 수도 있습니다) 지연된 변수를 추가 : 이 library(foreign) nlswork <- read.dta("http://www.st

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    일부 이복 연성 및 직렬 상관 관계가있는 회귀 모델을 실행하고 있으며 모델 사양을 변경하지 않고도이 문제를 해결하려고합니다. 먼저 OLS 모델을 생성하고 이종 분산 성과 연속 상관 관계를 모두 실현했습니다. 그래서 plm의 pggls 명령으로 실현 가능한 일반화 된 최소 제곱 (FGLS) 모델을 실행하여 두 문제를 동시에 해결하려고 시도했지만이 명령은 직렬