plm

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다음 데이터 세트가 패널 데이터입니다. 총 데이터는 약 78 백만 행입니다. 여기에 건너 뛴 데이터 열이 더 적습니다. date stockName PRC VOLUME 2 2016-06-01 09:30:53 ABCD IS Equity 14.25 13957 3 2016-06-01 09:30:54 EFGH IS Equity 14.25 14620 4

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plm에 맞는 값을 데이터 세트에 병합

저는 plm을 사용하여 고정 효과 회귀 모델로 작업하고 있습니다. 모델은 다음과 같습니다 FE.model <-plm(fml, data = data.reg2, index=c('Site.ID','date.hour'), # cross section ID and time series ID model='within', #coefficient

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plm()을 사용하여 풀링 된 OLS에 범주 형 변수를 포함하는 방법은 무엇입니까?

풀링 된 OLS에 plm()을 사용할 때 범주 형 변수 (여러 요인 수준의 요인)를 포함 할 수 있습니까? 늘어나는만큼 내가 이해, plm() 모든 변수는 내 경우에는 작동하지 않습니다 숫자이어야합니다. 그러나 각 요인 수준에 대해 하나의 더미 변수를 포함 할 수는 있지만 실제로는 훨씬 적은 수의 수준 인 변수가 더 많아집니다. 나는 비슷한 질문을 Cros

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R (PLM 패키지)의 데이터 프레임에 fixef 고정 설명

고정 효과 패널 데이터 회귀의 고정 효과를 데이터 프레임으로 가져오고 싶습니다. 다음과 같은 메시지가 표시됩니다. data("Produc", package = "plm") zz <- plm(log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp) + unemp, data = Produc, index = c("state","year"))

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R : 패널 회귀 분석 진단

나는 회귀 분석을 실행중인 data입니다. 나는 plm의 purtest을 사용하여 단위근을 테스트하고 싶습니다 : date years_exp cid cfcontrol leg_totalbills state amtsumlag_1 amtsumfwd_1 billsumfwd_1 billsum amtsum unemplag_1 logleg_totalbills logam

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고정 효과 : LM + 계수()

내가 변수 C와 D의 이질성에 대한 제어하려는 R.에서 고정 효과 회귀 모델을 실행하기 위해 노력하고있어 대 PLM은 (둘 다 시간 변수 없음). 1) PLM 패키지를 사용 : 나는 다음과 같은 두 가지 방법을 시도 나에게 formula = Y ~ A + B + C + D reg = plm(formula, data= data, index=c('C','D

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PLM 패키지를 사용하여 R 모델을 2 개 비교하는 방법은 무엇입니까?

그래서 R의 plm 패키지를 사용하여 고정 효과 모델을 실행하고 있으며 두 모델 중 더 적합한 모델을 비교할 수있는 방법이 궁금합니다. 예를 들어, 여기에 내가 제작 한이 개 모델에 대한 코드입니다 : eurofix<-plm(rlogmod~db+gdp+logvix+gb+i+logtdo+fx+ld+euro+core,data=euro,model="within"

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패널 데이터 Stata의 xtlogit 회귀 분석 R

R의 패널 데이터에서 실행되는 Stata xtlogit 재 회귀를 복제하려고합니다. 패널 데이터를 사용하면 다른 연도 (person_id)마다 여러 관측 값을 가질 수 있습니다. (year_id). 내 종속 변수 (DV)는 바이너리입니다. 나는 (IV1 & IV2) 예측하기를 원하는 주요 변수 2 개와 많은 제어 변수 (some_controls)를 가지고있

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고정 효과 회귀의 열 이름을 반복합니다.

고정 효과 회귀를 코딩하려고하는데 많은 더미 변수가 있습니다. 기본적으로, 내 방정식의 RHS에 184 개의 변수가 있습니다. 이 글을 쓰는 대신 각 열 (각 열의 이름을 숫자로 지칭)을 통과하는 루프를 만들려고합니다. 이것은 내가 지금까지 가지고 있지만 붙여 넣기가 작동하지 않는 코드입니다. 붙여 넣기를 사용하여베이스에서 완전히 벗어 났을 수도 있지만,

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PLM 데이터 프레임에서 NA 값이 너무 많은 행을 삭제합니다.

1950 년에서 2003 년까지 180 개국의 대규모 데이터 패널로 작업하고 있습니다. 필자는 R에서 plm 패키지를 사용해 왔습니다. GDP 관측치가 너무 적거나 다른 NA를 제거해야한다. 여기에 내가 다음 벡터를 생성 gdp.observations <- apply(as.matrix(pd$gdp),1, function(x) length