只具有固定效应的r- lfe (felm)拟合模型

Question

我使用来自felm()包的lfe函数来拟合具有大量固定效应的线性模型。我希望能够适应一个模型，只使用固定的效果。例如，我希望能够知道这种模型的R^2，并可能将其与具有更大的预测器集的模型进行比较。考虑下面的例子：

library(lfe)

N = 1000

A = sample(1:3, N, replace = TRUE)
B = sample(1:5, N, replace = TRUE)

C = A + B + rnorm(N)

Data = data.frame(A, B, C)
Data$A = as.factor(A)
Data$B = as.factor(B)

summary(felm(C ~ 1 | A + B, data = Data))

这只是作为回应：

Call:
   felm(formula = C ~ 1 | A + B, data = Data) 

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-3.8101 -0.6750  0.0014  0.6765  4.4254 

Coefficients:
(No coefficients)

类似地，如果我使用：names(summary(felm(C ~ 1 | A + B, data = Data)))，我得到：

[1] "residuals" "p"         "Pp"        "call"   

对于那些我指定了FEs以外的变量的模型，我在摘要中获得了更多的属性，包括R^2。

我还尝试在数据中添加一个变量，这是一组变量，但这是行不通的。

我可以通过常规的lm()函数(summary(lm(C ~ A + B, data = Data)))很容易地得到这一点，但是这就剥夺了felm()函数的值：

Answer 1

fixest包(它处理高维固定效应至少与lfe一样平滑)返回一组统计数据，例如调整后的R-平方：

> summary(fixest::feols(C ~ 1 | A + B, data = Data))
# OLS estimation, Dep. Var.: C
# Observations: 1,000 
# Fixed-effects: A: 3,  B: 5
# RMSE: 0.994166   Adj. R2: 0.733952