plm

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    删除PLM数据框中NA值过多的行

    从1950年到2003年，我在180个国家使用了一个相当大的数据面板。我一直在使用R的plm包。我需要的一件事要做的是去掉国内生产总值观察太少的国家，换句话说，太多的国民生产总值。这里是什么，我试图做 ## generate dummy data library(plm) c1 <- rep(NA,20) c2 <- rep(c(1,NA),10) c3 <- c(1:15,NA,NA,N
    r plm 2013-09-29

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    在plm中循环子集

    我想在R中编程一些相当简单的东西（我认为），但是我似乎无法正确地进行编程。我有一个包含50个国家（1至50）的数据集，每个国家15年，每个国家约20个变量。现在我只在我的因变量（SMD）上测试一个变量（OS）。我想按照国家的循环国家来做这件事，这样我就能得到每个国家的产量而不是总产量。 我认为首先创建一个子集是明智的（首先能够查看国家1，之后我的循环应该增加国家和测试国家2的数量）。我相信我在页面
    r loops subset plm 2014-02-25

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    将plm拟合值合并到数据集中

    我正在使用plm使用固定效应回归模型。 的模型看起来像这样： FE.model <-plm(fml, data = data.reg2, index=c('Site.ID','date.hour'), # cross section ID and time series ID model='within', #coefficients are fixed
    r plm 2014-04-17

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    垫装有的NA

    PLM模型的值I具有以下数据集 seed(1) dt <- data.frame(name= rep(c("A", "B", "C"), c(9,11,10)), year=c(2001:2009,2000,2002:2011,2001:2010), var1=c(NA,rnorm(10),NA,rnorm(18)), var2=c(rnorm(1
    r na predict panel-data plm 2014-03-04

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    PLM模式 “内” - R中

    警告信息，我有一个问题，运行此PLM模型： 我的数据（例如）： country=c(1,1,1,2,2,2,3,3,3) year=c(1,2,3,1,2,3,1,2,3) a=c(1,4,6,3,5,8,4,5,7) b=c(8,5,7,2,7,4,9,7,1) matrix=cbind(country, year, a, b) matrix=p
    r warnings plm 2014-01-26

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    在模型中使用{plm}中的所有变量R

    使用不同的数据源，我编写了一个小函数，该函数创建一个标准错误，t统计量和标准错误表，该表根据组后变量“cluster”线性回归模型。代码如下所示 cl1 <- function(modl,clust) { # model is the regression model # clust is the clustervariable # id is a unique identifier in
    r cluster-analysis linear-regression plm 2014-10-03

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    具有时间不变变量的R中的PLM

    我想分析一个包含45年内收集的每个美国州的观察值的面板数据。 我有两个预测变量随时间变化（A，B）和一个不变（C）。我特别感兴趣的是了解C对因变量Y的影响，同时控制A和B以及跨状态和时间的差异。 这是我的模型，利用PLM包河 random <- plm(Y~log1p(A)+B+C, index=c("state","year"),model="random",data=data) 我的理由是
    r time-series regression plm panel-data 2014-06-27

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    错误消息：变量长度不同

    我使用PLM-包中的R有一个问题： 假设DATA1是我的数据集，我TREID估计汇集OLS模型： plm(demand ~ storage + ABB ,data=data1, model="pooling", index = c("country","month")) 但我收到错误消息： > plm(demand ~ storage + ABB ,data=data1, model="poo
    r dataset panel-data plm 2014-03-25

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    查看所有Rm产出的估计值

    我试图运行plm以查看正面，负面和中性对股票价格的影响。 DATE <- c("1","2","3","4","5","6","7","1","2","3","4","5","6","7") COMP <- c("A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B") RET <- c(-2.0,1.1,3,1.
    r output lm plm panel-data 2014-05-20

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    在面板数据中添加滞后变量（t + 1），（t + 2），（t-1）

    编辑：尝试实施下面答案中提供的解决方案。 我提供了新的样本数据，因为它非常适合我的数据。 > head(Grunfeld, 25) firm year inv value capital 1 1 1935 317.6 3078.5 2.8 2 1 1936 391.8 4661.7 52.6 3 1 1937 410.6 5387.1 156.9 4 1 1938 25
    r plm 2014-07-11
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