个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- html - 出于某种原因，IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好？
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景？
25
4
我有一个小的 N 大 T 面板，我通过 plm(面板线性回归模型)进行估计，具有固定效果。
有没有办法获得新数据集的预测值？ (我想要
估计我的样本子集的参数，然后使用这些参数
计算整个样本的模型隐含值)。
谢谢!
最佳答案
包中有(至少)两种方法可以从 plm 对象生成估计值:
-- fixef.plm:提取固定效应
-- pmodel.response:提取model.response的函数
在我看来，作者对提供“随机效应”的估计不感兴趣。可能是“如果你自己不知道怎么做，那我们也不想给你一把锋利的刀，把自己割得太深。”
关于r - R 中有 PLM 的预测函数吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7123060/
25
4
0
我不明白 R 如何计算面板数据和固定效应的自由度。我特别有两个疑问: 1) 当使用以下两种备选策略拟合最小二乘虚拟变量模型时: a) 包含 N 个虚拟变量并移除常量 b) 包括 N-1 个假人并保持不
我有一个使用以下方法创建的 plm 对象: require(plm) plm1 data.frame(resid(plm1)) Error in as.data.frame.default(x[[i
我在使用 Stata 后尝试学习 R，我必须说我喜欢它。但是现在我遇到了一些麻烦。我即将用面板数据做一些多元回归，所以我使用了 plm包裹。 现在我想用 plm 得到相同的结果在 R 中，就像我使用
我正在使用 R 运行蒙特卡罗模拟来研究面板数据估计器的性能。因为我将运行大量试验，所以我需要从我的代码中获得至少不错的性能。 使用 Rprof我的模拟的 10 次试验表明，大部分时间都花在了对 sum
我第一次尝试在 R 中使用 plm 包。 我希望估计一个只有时间虚拟变量的池模型，即没有未观察到的异质性。 我运行了一个简单的回归形式: plm(dep ~ x:y -1, data=data, in
我第一次尝试在 R 中使用 plm 包。 我希望估计一个只有时间虚拟变量的池模型，即没有未观察到的异质性。 我运行了一个简单的回归形式: plm(dep ~ x:y -1, data=data, in
这是一个非常简单的问题，但我一直找不到明确的答案，所以我想我会问它。我使用 plm 包来处理面板数据。我正在尝试使用 lag 函数在时间上滞后变量 FORWARD (默认是检索上一周期的值，我想要下一
我正在尝试在 R 中编写一些非常简单的东西(我认为)，但我似乎无法做到正确。我有一个包含 50 个国家(1 到 50 个)的数据集，每个国家 15 年，每个国家大约 20 个变量。现在我只在我的因变量
我想运行只包括时间和单个固定效应的回归(即没有其他右侧变量)。 我试着用 plm 来做这件事: plm(y ~ -1,data=data, effect="twoways", model="withi
我有一个 14 年 x 89 个观察值和 10 个变量 + 4 个假人的 pdata.frame。 这些虚拟变量仅用于过滤(必要时)我的数据。 使用 Stata 时，我只在代码末尾添加“if VAR=
我在设置面板数据模型时遇到问题。 以下是一些示例数据: library(plm) id <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2) year <- c(1999,199
我正在使用 plm 处理固定效应回归模型。 模型如下所示: FE.model <-plm(fml, data = data.reg2, index=c('Site.ID','da
我想创建变量的滞后。在面板数据设置中，显然仅在每个面板内考虑滞后。 为什么plm的lag()不尊重面板结构(默认情况下)，有没有办法改变它(无需手动dplyr) ？ # Load example da
是否可以使用 plm 中的 plm() 来估计一个具有嵌套结构的重复测量随机效应模型包？ 我知道可以使用 lme4 中的 lmer()包裹。但是，lmer() 依赖似然框架，我很想用 plm() 来实
我想创建变量的滞后。在面板数据设置中，显然仅在每个面板内考虑滞后。 为什么plm的lag()不尊重面板结构(默认情况下)，有没有办法改变它(无需手动dplyr) ？ # Load example da
有了这个数据输入: A B C D 0.0513748973337 0.442624990365 0.044669941640565 12023787.0495 -0.0475118
我正在处理一个包含 110 万个观察值 x 41 个变量的大型(但不是很大)数据库。数据排列为不平衡面板。使用这些变量，我指定了三个不同的模型，并将每个模型作为 1) 固定效应、2) 随机效应和 3)
我正在使用包 plm 估算面板模型。面板中的一些人没有所有解释变量的数据，因此他们被排除在回归之外。我如何才能看到哪些特定观察已用于估计？ 在 Stata 中，通常的命令是 e(sample)。 R
请注意:我试图让代码同时处理时间和个人固定效应以及不平衡的数据集。下面的示例代码适用于平衡数据集。 也请参阅下面的编辑，请 我正在尝试使用 plm 手动计算固定效应模型(具有个体效应和时间效应)的拟合
我有一个小的 N 大 T 面板，我通过 plm(面板线性回归模型)进行估计，具有固定效果。 有没有办法获得新数据集的预测值？ (我想要 估计我的样本子集的参数，然后使用这些参数 计算整个样本的模型隐含
我是一名优秀的程序员,十分优秀！