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我有一个使用以下命令创建的 plm 对象：

require(plm)
plm1 <- plm(Sepal.Length ~ Petal.Length + Petal.Width, data = iris, index = "Species")

我正在尝试提取残差以手动计算物种的 r 平方，因为似乎无法将 peries 对象操纵成可用的东西，如矩阵或 data.frame。

> data.frame(resid(plm1))
Error in as.data.frame.default(x[[i]], optional = TRUE) : 
  cannot coerce class '"pseries"' into a data.frame

如果我有类似的东西会很好：

> df1 <- data.frame(time = rep(1:10,15), Species = iris$Species, resid1 = runif(150))
> head(df1)
  time Species    resid1
1    1  setosa 0.7038776
2    2  setosa 0.2164597
3    3  setosa 0.1988884
4    4  setosa 0.9311872
5    5  setosa 0.7087211
6    6  setosa 0.9914357

我可以使用 ddply 或聚合来找到每个物种的 rsquared。

有什么建议么？

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2 回答 2

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这是一个老问题，但我想指出一些很容易被忽略并且可能导致严重错误的问题。dickoa之前的回答是正确的，但我想我会澄清为什么需要这样的解决方法，因为它可能并不明显。

在阅读另一个线程时，我学到了以下内容：如此处所述， plm 不一定以与函数相同的顺序保存数据。这意味着，residuals()如果您不小心，只需在 plm 对象上使用该函数，然后将其加入您的数据，可能会导致错误的残差分组到错误的数据行！例如，考虑以下内容：

require(plm)
data("Gasoline") # The Gasoline dataset from the plm package

plm1 <- plm(lgaspcar ~ lincomep + lrpmg + lcarpcap, data=Gasoline, method = "within", index = c("country", "year"))

coef(plm1)
  lincomep      lrpmg   lcarpcap 
 0.6622497 -0.3217025 -0.6404829 

head(residuals(plm1))
          1           2           3           4           5           6 
-0.18814207 -0.19642727 -0.14874420 -0.12476346 -0.12114060 -0.08684045

注意我们得到的残差。现在让我们更改数据集的排序顺序。这不应该改变分析中的任何内容。

set.seed(1234)
Gasoline2 <- Gasoline[order(runif(nrow(Gasoline))), ] # We just change the order of the rows.

plm2 <- plm(lgaspcar ~ lincomep + lrpmg + lcarpcap, data=Gasoline2, method = "within", index = c("country", "year"))

coef(plm2)
  lincomep      lrpmg   lcarpcap 
 0.6622497 -0.3217025 -0.6404829 

head(residuals(plm2))
        258           7          64          73         268         186 
-0.18814207 -0.19642727 -0.14874420 -0.12476346 -0.12114060 -0.08684045

乍一看，这似乎很好。估计的系数与以前相同。但是，请注意，残差的显示顺序与我们移动行之前的顺序相同。唯一改变的是与残差相关的名称现在反映了它们在数据中的新位置。因此，在数据中的第 1 行进行后重新排序的观察结果是在第 258 行进行了预重新排序。

Gasoline2[1, ]
    country year lgaspcar lincomep     lrpmg  lcarpcap
258  SWEDEN 1970 3.989372 -7.73261 -2.733592 -8.164506

Gasoline[258, ]
    country year lgaspcar lincomep     lrpmg  lcarpcap
258  SWEDEN 1970 3.989372 -7.73261 -2.733592 -8.164506

这意味着如果我们将 Gasoline2 作为我们正在使用的数据集，那么使用类似cbind()onGasoline2的函数residuals(plm2)会导致错误的残差与观察结果相关联。

head(cbind(Gasoline, residuals(plm1)))
  country year lgaspcar  lincomep      lrpmg  lcarpcap residuals(plm1)
1 AUSTRIA 1960 4.173244 -6.474277 -0.3345476 -9.766840     -0.18814207
2 AUSTRIA 1961 4.100989 -6.426006 -0.3513276 -9.608622     -0.19642727
3 AUSTRIA 1962 4.073177 -6.407308 -0.3795177 -9.457257     -0.14874420
4 AUSTRIA 1963 4.059509 -6.370679 -0.4142514 -9.343155     -0.12476346
5 AUSTRIA 1964 4.037689 -6.322247 -0.4453354 -9.237739     -0.12114060
6 AUSTRIA 1965 4.033983 -6.294668 -0.4970607 -9.123903     -0.08684045

head(cbind(Gasoline2, residuals(plm2)))
     country year lgaspcar  lincomep      lrpmg  lcarpcap residuals(plm2)
258   SWEDEN 1970 3.989372 -7.732610 -2.7335921 -8.164506     -0.18814207
7    AUSTRIA 1966 4.047537 -6.252545 -0.4668377 -9.019822     -0.19642727
64   DENMARK 1966 4.233643 -5.851866 -0.3961885 -8.681541     -0.14874420
73   DENMARK 1975 4.033015 -5.612967 -0.3939543 -8.274632     -0.12476346
268 SWITZERL 1961 4.441330 -6.111640 -0.8655847 -9.158229     -0.12114060
186    JAPAN 1974 4.007964 -5.852553 -0.1909064 -8.846520     -0.08684045

正如我们在上面看到的，残差在 Gasoline2 示例中被分配到错误的行。

发生什么了？好吧，正如前面提到的，plm不保留观察的顺序。使用attr()先前答案中指出的函数 dickoa，我们可以看到plm按国家和年份重新组织数据。

head( attr(residuals(plm2), "index") )
  country year
1 AUSTRIA 1960
2 AUSTRIA 1961
3 AUSTRIA 1962
4 AUSTRIA 1963
5 AUSTRIA 1964
6 AUSTRIA 1965

这就是原始 Gasoline 数据的结构方式，这就是残差以相同顺序呈现的原因。

因此，我们可以使用attr(residuals(plm2), "index")给我们残差及其对应的国家和年份指标的事实，以便将残差添加到原始数据中。正如此处所指出的，该plyr软件包对此非常有帮助。

require(plyr)
resids2 <- data.frame(residual = residuals(plm2), attr(residuals(plm2), "index"))
Gasoline2$year <- factor(Gasoline2$year) # Needed since resids2$year is a factor, and Gasoline2$years was an integer. plyr does not accept them to be of different types.
Gasoline2 <- join(Gasoline2, resids2, by = c("country", "year"))

head(Gasoline2)
   country year lgaspcar  lincomep      lrpmg  lcarpcap    residual
1   SWEDEN 1970 3.989372 -7.732610 -2.7335921 -8.164506 -0.02468148
2  AUSTRIA 1966 4.047537 -6.252545 -0.4668377 -9.019822 -0.02479759
3  DENMARK 1966 4.233643 -5.851866 -0.3961885 -8.681541  0.03175032
4  DENMARK 1975 4.033015 -5.612967 -0.3939543 -8.274632 -0.06575219
5 SWITZERL 1961 4.441330 -6.111640 -0.8655847 -9.158229 -0.05789130
6    JAPAN 1974 4.007964 -5.852553 -0.1909064 -8.846520 -0.21957156

这给了我们正确的结果。

于 2019-08-14T12:15:37.327 回答
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可能是沿着这些思路的东西会做的伎俩

library(plm)
plm1 <- plm(Sepal.Length ~ Petal.Length + Petal.Width, data = iris, index = "Species")
res <- residuals(plm1)
df <- cbind(as.vector(res), attr(res, "index"))
names(df) <- c("resid", "species", "time")
str(df)
## 'data.frame':    150 obs. of  3 variables:
##  $ resid  : num  0.1499 -0.0501 -0.1595 -0.4407 0.0499 ...
##  $ species: Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ time   : Factor w/ 50 levels "1","2","3","4",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
于 2014-08-04T21:56:32.207 回答