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社区首页 >问答首页 >R -plm -模型内的误差和随机效应模型(池,之间和第一差异工作)

R -plm -模型内的误差和随机效应模型(池,之间和第一差异工作)
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Stack Overflow用户
提问于 2020-03-22 20:08:55
回答 1查看 697关注 0票数 0

我有内部和随机效应方法的问题(它不起作用)。我没有问题的池,之间或第一个不同的估计->工作。

我也有类似于R - Error in class(x) - plm - only within and random effects models的问题。以下是我的数据链接:https://www.dropbox.com/s/8tgeyhxeb0wrdri/my_data.xlsx?raw=1 (有些国家有一些金融措施和GDP增长)

我的代码:

代码语言:javascript
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proba<-read_excel("my_data.xlsx")
attach(proba)

Y<-cbind(GDP_growth)
X<-cbind(gfdddi01, gfdddi02, gfdddi04, gfdddi05)
pdata<-pdata.frame(proba,index=c("id","year"))
##POOLED OLS estimator
pooling<-plm(Y~X,data=pdata,model="pooling")
summary(pooling)

##BETWEEN ESTIMATOR
between<-plm(Y~X,data=pdata,model="between")
summary(between)

#FIRST DIFFERENCES ESTIMATOR
firstdiff<-plm(Y~X,data=pdata,model="fd")
summary(firstdiff)

#FIXED EFFECT OR WITHIN ESTIMATOR
fixed <-plm(Y~X,data=pdata,model="within")
summary(fixed)

#RANDOM EFFECTS ESTIMATOR
random<- plm(Y~X,data=pdata,model="random")
summary(random)

我得到的错误消息:

类(X) <- setdiff( class(x),"pseries")中的

错误:除非维度属性长度为2 (was 0),否则无法将类设置为矩阵

有什么不对的?

EN

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-03-23 05:47:15

不要使用来自环境的变量(就像您对YX所做的那样--不需要创建这些变量)。相反,在formula参数plm中使用变量名,因为它们发生在您的数据pdata中。

代码语言:javascript
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#FIXED EFFECT OR WITHIN ESTIMATOR
fixed <-plm(GDP_growth ~ gfdddi01 + gfdddi02 + gfdddi04 + gfdddi05, data = pdata, model ="within")
summary(fixed)

## Oneway (individual) effect Within Model
## 
## Call:
## plm(formula = GDP_growth ~ gfdddi01 + gfdddi02 + gfdddi04 + gfdddi05, 
##     data = pdata, model = "within")
## 
## Balanced Panel: n = 17, T = 41, N = 697
## 
## Residuals:
##      Min.   1st Qu.    Median   3rd Qu.      Max. 
## -18.89148  -1.17470   0.12701   1.48874  20.70109 
## 
## Coefficients:
##            Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
## gfdddi01 -0.0066663  0.0153800 -0.4334   0.6648
## gfdddi02  0.0051626  0.0153343  0.3367   0.7365
## gfdddi04 -0.0245573  0.0150069 -1.6364   0.1022
## gfdddi05 -0.0049627  0.0073786 -0.6726   0.5014
## 
## Total Sum of Squares:    5421.5
## Residual Sum of Squares: 5366.8
## R-Squared:      0.010095
## Adj. R-Squared: -0.019192
## F-statistic: 1.72352 on 4 and 676 DF, p-value: 0.14296
票数 0
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原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/60804415

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