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我正在尝试从面板数据模型中提取点估计和置信区间。以下使用lfe文档中的固定示例重现了错误。我所做的唯一一个小改动是在公司层面对标准错误进行聚类，以便在est2.

## create covariates
x <- rnorm(1000)
x2 <- rnorm(length(x))

## individual and firm
id <- factor(sample(20,length(x),replace=TRUE))
firm <- factor(sample(13,length(x),replace=TRUE))

## effects for them
id.eff <- rnorm(nlevels(id))
firm.eff <- rnorm(nlevels(firm))

## left hand side
u <- rnorm(length(x))
y <- x + 0.5*x2 + id.eff[id] + firm.eff[firm] + u

## estimate and print result
est1 <- felm(y ~ x+x2| id + firm)
summary(est1)

## estimate and print result with clustered std errors
est2 <- felm(y ~ x+x2| id + firm | 0 | firm)
summary(est2)

我可以在非集群 SE 版本或不包括固定效果的情况下进行整理：

tidy(est1)
tidy(est2)
tidy(est1, fe = TRUE)

但如果我要求固定效果，我就不能：

tidy(est2, fe = TRUE)

错误是这样的：Error in overscope_eval_next(overscope, expr) : object 'se' not found

我不确定这是一个broom侧面问题还是一个lfe侧面问题。我可能做错了什么，但无论我是否对 SE 进行聚类，都应该有固定效应的点估计和标准误差。（而且集群少于 FE 的事实可能是一个计量经济学问题，但它似乎并没有推动这个特定问题。）有什么建议吗？

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这里的问题是应该根据其帮助页面lfe::getfe()返回列。c('effect','se','obs','comp','fe','idx')但是，如果您运行

lfe::getfe(est1, se = TRUE)和

lfe::getfe(est2, se = TRUE)

在第二种情况下，标准错误位于名为clusterse而不是 的列中se。

错误消息是函数broom:::tidy.felm使用lfe::getfe()then的结果dplyr::select(se)。

我想从技术上讲这是一个lfe问题，但我不确定哪个包更容易修改

更新：我给 Simen Gaure（包作者）发了电子邮件，他将在今年春天的某个时候向 CRAN 发布

于 2018-02-07T22:28:10.733 回答