여러 패널 데이터를 효율적으로 처리하는 중 R

"변경"패널 데이터 세트에서 여러 개의 OLS 회귀 분석을 수행하려고합니다. plm 패키지의 Gasoline 데이터는 예를 들어 데이터는 1,978에서 1,960 사이에 걸쳐여러 패널 데이터를 효율적으로 처리하는 중 R

library(plm) 
data("Gasoline", package = "plm") 
head(Gasoline) 

    country year lgaspcar lincomep lrpmg  lcarpcap 
1 AUSTRIA 1960 4.173244 -6.474277 -0.3345476 -9.766840 
2 AUSTRIA 1961 4.100989 -6.426006 -0.3513276 -9.608622 
3 AUSTRIA 1962 4.073177 -6.407308 -0.3795177 -9.457257 
4 AUSTRIA 1963 4.059509 -6.370679 -0.4142514 -9.343155 
5 AUSTRIA 1964 4.037689 -6.322247 -0.4453354 -9.237739 
6 AUSTRIA 1965 4.033983 -6.294668 -0.4970607 -9.123903

으로 잘 맞게됩니다, 나는 수년 1978-1961에 대한 전년도의 패널 데이터를 풀링 OLS를 수행하고 싶습니다. 즉, 첫 번째 회귀는 1960 년 데이터의 단면으로, 두 번째 회귀는 1960 년과 1961 년의 패널 회귀이며, 세 번째 회귀는 1960 년, 1961 년 및 1962 년의 데이터에 대한 패널 회귀입니다.

나는 하나의 풀링 OLS 회귀를 수행하는 방법을 알고 있습니다 (특정 회귀가 의미가 있는지 여부를 무시하십시오).

plm(lgaspcar ~ lcarpcap + lincomep, data = Gasoline, model='pooling')

변화하는 데이터 세트에서이 패널 회귀를 수행하는 현명한 방법을 찾고 있습니다. 통화에서 데이터 세트의 연도를 plm으로 제한 할 수있는 방법이 있습니까?

출처

2013-04-22 Mace

글쎄, 당신은 루프에 넣을 수 있지만, 각 회귀를 다시해야하기 때문에 나는 그것을 최적화하는 방법을 볼 수 없습니다.

plm.results = lapply(1961:1978, 
        function(y) plm(lgaspcar ~ lcarpcap + lincomep, 
           data = subset(Gasoline, year <= y), 
           model='pooling'))

출처

2013-04-22 20:15:06 eddi

덕분에, 나는'for' 루프 종류의 일을하고 있었다 '에 대한 (내가 1961 년 : 1978) {' '데이터 <- 가솔린 [(가솔린 $ 년 Mace

여러 패널 데이터를 효율적으로 처리하는 중 R

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