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我正在使用 plm 库来运行固定效应回归，并使用三明治、lmtest 库来计算稳健的标准误差。我运行回归没有问题，但在某些情况下，当我去计算标准错误时，我得到以下错误：

library(plm)
library(sandwich)
library(lmtest)

fe_reg <- plm(y ~ x + I(x^2)+factor(date), data=reg_data, index=c("id","date"), model="within")
coeftest(fe_reg, vcov.=vcovHC(fe_reg, type="HC1"))

RRuntimeError: Error in solve.default(crossprod(demX))
  system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.84726e-25

我计算系数或“正常”标准误差（即同方差）没有任何问题。此外，当我省略二次项时，计算稳健标准误差也没有问题：

fe_reg <- plm(y ~ x +factor(date), data=reg_data, index=c("id","date"), model="within")

有人知道发生了什么吗？如果设计矩阵是奇异的，那么就不应该计算系数，所以我不明白在计算标准误差时问题出在哪里。

谢谢！

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如果我没记错的话，plm不是很冗长。我认为可以有一个奇异矩阵，但 plm 不会抱怨。lm通常更冗长。所以试试

 lm_mod1 <- lm(y ~ x + I(x^2)+factor(date), data=reg_data)
 summary(lm_mod1)

lm如果计算一个系数时出现问题（系数NA在表中，输出顶部也应该有一个注释），它将在它的摘要输出中告诉您。编辑：在这种情况下，lm 摘要输出顶部的注释应该是“系数：（1 由于奇异性而未定义）”。

编辑coeftest 不起作用的另一种可能性：如果您约束model.matrix非常大的值以及非常小的值，solve则可能无法通过vcovHC函数中的计算来求解线性方程组。因此，看看model.matrix(y ~ x + I(x^2)+factor(date), data=reg_data)是否是这种情况。如果是这样，请尝试重新调整一些变量（例如，将 oder 除以 100 或 1000 [log()有时也有意义）。注意，系数的解释会因尺度的变化而变化！

于 2015-07-06T12:50:14.520 回答