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고정 효과, 기 계 가변 회귀를 지원하는 R 패키지에 대해 알고 계신가요? xtivreg (FE IV 회귀). 예, 더미 변수를 포함 할 수는 있지만 그룹 수가 증가하면 불가능해질 수 있습니다.고정 효과, stata (FE IV 회귀)의 xtivreg와 같은 도구 변수 회귀
감사합니다.
A
답변
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난 그냥 더미 변수를 포함 할 수 있지만 그룹의 수에 의해
증가 할 때 그것은 단지 불가능 얻는다? 그렇다면 plm 패키지를 확인하십시오.이 패키지는 달리 계산할 수 없으며 고정 효과 IV를 허용하는 케이스를 처리하도록 설계되었습니다.
시작은 the plm vignette입니다. plm이 당신이 찾고있는 것인지 신속하게 명확하게 알릴 것입니다.
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많은 고정 효과 및 무작위 효과 모델 {통계의 정의가 다르기 때문에 계량 경제학 및 교육 관점에서 FE 및 RE에 대해 언급해야 함}을 알고 계시다면 동일한 SEM (구조 방정식 모델링) 모델을 만들 수 있습니다 . 1) SEM 2) LAVAAN
또 다른 솔루션은 SAS를 사용하는 것입니다. SAS에서는 Proc GLM을 사용하여 자동으로 인형을 관리하고 각 관찰마다 (x - xbar)를 찾는 "흡수"문을 사용할 수 있습니다.
희망이 있습니다. "불가능"당신이 "계산 불가능"뜻
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AER 패키지에서 ivreg 명령을 사용해보십시오.
더미 변수 구현에서 추정되는 1000 개 이상의 계수로 인해 "계산 상 불가능"합니다. 나는'plm'이 내가 원하는 것을한다고 생각한다. 그러나 느리게 soooo이고 나는 왜 확실하지 않다. 저는 현재 80 개의 학교에서 약 3000 명의 학생들과 간단한 고정 효과 모델을 사용하여 테스트 데이터 세트를 사용하고 있습니다. 다음은 몇 가지 예제 코드입니다. Stata는이 모델을 거의 즉각적으로 추정하고'plm'은 영원히 필요합니다 ... 'df = plm.data (df, index = "id_school")' 'm1 = plm (y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5, data = df, model = "within")' – user2503795
왜'plm'이 그렇게 느린 지 모르겠습니다. 'plm.data'를 건너 뛰고 단지'plm (y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5, data = df, model = "within", index = c ('id_school')' 그게 도움이 될 것입니다. 그렇지 않으면, 내가 생각할 수있는 것은 코드를 프로파일 링 할 수 있다는 것입니다. 아니면 더 나은 BLAS 라이브러리로 바꿀 수도 있습니다. 어떤 사람들은 다른 BLAS로 바꾸면 (http : //www.r-bloggers.com/faster-r-through-better-blas/).하지만 Windows를 실행할 때 분명히 도움이되었습니다. http://prs.ism.ac.jp/~nakama/를 참조하십시오. SurviveGotoBLAS2/자세한 내용은. – user697473