r - R 中的 plm 包 - 空模型，仅包含每个个体不随时间变化的变量

Question

我有一个像这样的数据框(“数学”)(有三种不同的方法，尽管只显示了一种)- dataframe

我正在尝试为 MathScore 创建一个多级增长模型，其中 VerbalScore 是一个独立的、时不变的随机效应。

我相信 R 代码应该与此类似 -

random <- plm(MathScore ~ VerbalScore + Method, data=math, index=c("id","Semester"), 
              model="random")

但是，运行此代码会导致以下错误:

Error in plm.fit(object, data, model = "within", effect = effect) :
empty model

我认为这是索引的问题，因为如果我使用以下代码，代码将会运行:

random <- plm(MathScore ~ VerbalScore + Method + Semester, data=math, index="id", 
              model="random")

如果您提供有关如何创建所描述的多级随机效应模型的建议，我将不胜感激。

Answer 1

这可能是您的数据存在问题:看起来，变量 VerbalScore 和 Method 并没有因人而异。因此，对于 Swamy-Arora RE 模型(默认)，无法计算所需的内方差。受影响的变量从模型中删除，这里是所有 RHS 变量，您会收到(不是很具体)错误消息空模型。

您可以使用命令pvar()检查每个个体的变异。

如果我的假设是正确的，并且您仍然想估计随机效应模型，则必须使用不依赖于内部方差的不同随机效应估计器，例如尝试 Wallace-Hussain 估计器 (random.method="walhus")。