r - 带 plm 包的权重

Question

我的数据框如下所示：

unique.groups<- letters[1:5]
unique_timez<- 1:20
groups<- rep(unique.groups, each=20)
my.times<-rep(unique_timez, 5)

play.data<- data.frame(groups, my.times, y= rnorm(100), x=rnorm(100), POP= 1:100)

我想运行以下加权回归：

plm(y~x + factor(my.times) , 
data=play.data, 
index=c('groups','my.times'), model='within', weights= POP)

但我不相信 plm 包允许重量。我正在从下面的模型中寻找系数的答案：

fit.regular<- lm(y~x + factor(my.times) + factor(my.groups),
weights= POP, data= play.data)
desired.answer<- coefficients(fit.regular)

但是，我正在寻找 plm 包的答案，因为使用 plm 获得更大数据集和许多组的内部估计器的系数要快得多。

Answer 1

编辑：这个问题不再存在，因为 plm 现在具有权重功能（参见上面的@Helix123 评论）。

即使我知道该包没有解决方案，但plm包中的felm函数在lfe固定效果的上下文中正确处理权重（这似乎是您从示例代码的语法中需要的）。它特别关注在许多观察和群体存在的情况下的速度。

该lfe软件包仅关注固定效果，因此如果您需要随机效果，该lme4软件包可能更适合您的需求。

Answer 2

我正在寻找这些信息。我找到了这个答案http://r.789695.n4.nabble.com/Longitudinal-Weights-in-PLM-package-td3298823.html由软件包的作者之一，这似乎表明没有办法使用权重直接在 plm 包中。