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使用不同的来源，我编写了一个小函数，它创建一个包含标准误差、t 统计量和标准误差的表，这些表在线性回归模型之后根据组变量“集群”进行集群。代码如下

cl1 <- function(modl,clust) {
 # model is the regression model
 # clust is the clustervariable
 # id is a unique identifier in ids
    library(plm)
    library(lmtest)
        #  Get Formula
    form <- formula(modl$call)
        # Get Data frame
    dat <- eval(modl$call$data)
    dat$row <- rownames(dat)
    dat$id <- ave(dat$row, dat[[deparse(substitute(clust))]], FUN =seq_along)       
    pdat <- pdata.frame(dat, 
         index=c("id", deparse(substitute(clust)))
         , drop.index= F, row.names= T)
    # # Regression
      reg <- plm(form, data=pdat, model="pooling")  
    # # Adjustments
     G <- length(unique(dat[, deparse(substitute(clust))]))
     N <- length(dat[,deparse(substitute(clust))])
    # # Resid degrees of freedom, adjusted
     dfa <- (G/(G-1))*(N-1)/reg$df.residual
     d.vcov <- dfa* vcovHC(reg, type="HC0", cluster="group", adjust=T)
    table <- coeftest(reg, vcov=d.vcov)
    # #  Output: se, t-stat and p-val
     cl1out <- data.frame(table[, 2:4])
     names(cl1out) <- c("se", "tstat", "pval")
    # # Cluster VCE
     return(cl1out)

}

对于像这样的回归 reg1 <- lm (y ~ x1 + x2 , data= df)，调用该函数cl1(reg1, cluster)就可以了。

但是，如果我使用类似的模型reg2 <- lm(y ~ . , data=df)，我会收到错误消息：

Error in terms.formula(object) : '.' in formula and no 'data' argument

经过一些测试，我猜我不能使用“。” 为 {plm} 发出“使用数据框中的所有变量”的信号。有没有办法用 {plm} 做到这一点？否则，关于如何以不使用 {plm} 并且接受线性模型的所有可能规范的方式改进我的功能的任何想法？

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事实上，你不能在pacakge 中使用.公式的符号。plm

data("Produc", package = "plm")
plm(gsp ~ .,data=Produc)
Error in terms.formula(object) : '.' in formula and no 'data' argument

一个想法是当你有一个.. 这是一个完成这项工作的自定义函数（肯定是在其他包中完成的）：

expand_formula <- 
  function(form="A ~.",varNames=c("A","B","C")){
  has_dot <- any(grepl('.',form,fixed=TRUE))
  if(has_dot){
    ii <- intersect(as.character(as.formula(form)),
          varNames)
    varNames <- varNames[!grepl(paste0(ii,collapse='|'),varNames)]

   exp <- paste0(varNames,collapse='+')
   as.formula(gsub('.',exp,form,fixed=TRUE))

  }
  else as.formula(form)
}

现在测试它：

(eform = expand_formula("gsp ~ .",names(Produc)))
#    gsp ~ state + year + pcap + hwy + water + util + pc + emp + unemp

plm(eform,data=Produc)

# Model Formula: gsp ~ state + year + pcap + hwy + water + util + pc + emp + unemp
# <environment: 0x0000000014c3f3c0>
于 2014-10-03T17:27:54.227 回答