Tag: plm
R-Paket, vor allem mit panel-Daten. Paket enthält eine Reihe von Schätzer und tests für paneldaten.
Fixed Effects Regression mit Interaktion Term Verursacht Fehler
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Ich versuche für die Schätzung eines panel-Datensatzes mit einer Interaktion Begriff für die geografischen Bereiche (LoadArea, DischargeArea) das bedeutet, dass eine route. Die Verwendung der fixed-effects-Spezifikation, es nicht wie die Interaktion term (LoadArea * DischargeArea) und produziert
Panel-Daten mit binären abhängigen Variablen in R
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Ist es möglich zu tun Regressionen in R mit einem panel-Datensatz mit einer binären abhängigen variable? Ich bin vertraut mit der Verwendung von glm für logit-und probit-und plm für panel-Daten, bin mir aber nicht sicher, wie die
Heteroscedasticity robuste Standardfehler mit der PLM-Paket
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Ich versuche zu lernen R nach der Verwendung von Stata und ich muss sagen, dass ich es Liebe. Aber nun habe ich einige Probleme. Ich bin über einige multiple Regressionen mit paneldaten, also ich bin mit der
R: plm — Jahres-fixed effects Jahres — und Quartal-Daten
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Ich habe ein problem in der Einrichtung eines panel-Daten-Modell. Ist hier einige Beispiel-Daten: library(plm) id <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2) year <- c(1999,1999,1999,1999,2000,2000,2000,2000,1999,1999,1999,1999,2000,2000,2000,2000) qtr <- c(1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4) y <- rnorm(16, mean=0, sd=1) x <- rnorm(16, mean=0, sd=1) data <- data.frame(id=id,year=year,qtr=qtr,y_q=paste(year,qtr,sep="_"),y=y,x=x) Ich
Erster Unterschied der linearen-panel-Modell Varianz in R und Stata
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Ich würde gerne für eine Kollegin zum replizieren einer ersten Differenz der linearen-panel-Daten-Modell, das ich bin, Schätzung mit Stata-mit der plm - Paket in R (oder ein anderes Paket). In Stata, xtreg nicht über einen ersten Unterschied,
R -, Plm-und lm - Fixed effects
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Habe ich eine ausgeglichene panel-Datensatz, df, das im wesentlichen besteht aus drei Variablen, Eine, B und Y, dass im Laufe der Zeit variieren für eine Reihe von eindeutig identifizierten Regionen. Ich würde gerne eine regression beinhaltet sowohl
F-test auf Fixe Effekte in R (Panel-Daten)
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Ich versuche zu tun, ein F-test auf die gemeinsame Signifikanz der festen Effekte (individuelle-spezifische dummy-Variablen) auf einem panel data OLS-regression (in R), allerdings habe ich keinen Weg gefunden, diese Aufgabe für eine große Anzahl von festen Effekte.
Hausman-Typ-test in R
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Ich habe mit "plm - Paket" von R zu tun, die Analyse von panel-Daten. Einer der wichtigsten Tests in diesem Paket für die Auswahl zwischen "fixed-effect" oder "random effect" - Modell genannt wird Hausman Typ. Einen ähnlichen
Fixed-effects-regression in R (mit einer sehr großen Anzahl von dummy-Variablen)
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Gibt es einen einfachen Weg, um eine fixed-effects regression in R, wenn die Anzahl der dummy-Variablen führt zu einer Modell-matrix über R maximale Vektor der Länge? E. g., > m <- lm(log(bid) ~ after + I(after*score) +