我对 R 中的面板数据几乎没有经验,并且正在尝试使用 plm-package 运行简单的面板回归。但是,将我的数据帧转换为 pdata.frame 时,我的时间索引变量将转换为因子变量。这意味着,如果我想将因变量作为时间的函数进行回归,则回归会生成一长串时间的虚拟变量,并为每个变量计算单独的系数。我只想要每个时间单位的平均效果(即平均每月增加/减少点)。
示例数据框:
ID Date Points
1 1/11/2014 2
1 1/12/2014 4
1 1/1/2015 6
1 1/2/2015 8
2 1/11/2014 1
2 1/12/2014 2
2 1/1/2015 3
2 1/2/2015 4
假设示例数据帧结构是 ID = int,Date = POSIXct,Points = int。然后我将其转换为带有索引 ID 和日期的 pdata.frame:
panel <- pdata.frame(dataframe, c("ID", "Date"))
并运行 plm 固定效应回归:
fixed <- plm(Points ~ Date, data=panel, model="within")
summary(fixed)
然后将得到的系数按每个月细分为虚拟变量。我想将我的时间变量视为一个连续变量,所以我只得到一个日期系数。我怎样才能做到这一点?有没有办法避免将时间索引变量格式化为面板数据框中的一个因素?