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r - 面板数据 R 中的多重共线性检验
我正在使用plm包运行面板数据回归，R并希望控制解释变量之间的多重共线性。
我知道 -package 中有这个vif()功能car，但据我所知，它不能处理面板数据输出。
可以进行其他诊断，plm例如单位根检验，但我没有找到计算多重共线性的方法。
有没有办法计算类似的测试vif，或者我可以将每个变量视为时间序列，省略面板信息并使用car包运行测试？
我不能透露数据，但问题应该与所有面板数据模型有关。
该维度大约是 1,000 个观测值，超过 50 个时间段。
我使用的代码如下所示：
接着
返回错误。
先感谢您。
r - 来自不平衡面板数据的 R 样本
我正在处理不平衡的面板数据，我想从中抽取一个随机样本，该样本不受每单位不同观察次数的影响。例如，在下面的代码中，IBM 被选中的可能性是 GOOG 的两倍，被选中的可能性是 MSFT 的五倍。有没有办法对这些数据进行抽样，就好像每家公司/年份都有相同的被选中的概率？可能通过使用采样包？
r - 将传记数据转化为面板数据
我有 1600 多人的传记资料。这些数据包括他们的性别、出生年份、家乡等，以及他们从开始工作那年起的职业轨迹。我正在尝试将其转换为面板数据，以便了解他们的工作场所自从他们开始工作以来发生了怎样的变化。我对这个数据集有以下问题：
1）如何将其转换为面板数据集？我想要的每个人（id）的最佳格式是：
2) 如果该人的职位重叠，我如何保存信息？例如，此人可以同时从事工作 3 和工作 5。我希望以后只使用比另一个更高的工作，但同时我想尽可能多地保存信息。
pandas - 按程序将区间数据转换为横截面数据
我正在做一个项目，我有一个带有开始和结束时间戳的事件数据库。我想将数据用作横截面数据。
天真的解决方案是迭代自纪元以来的每个时间段，并根据每个记录的间隔检查它。
一定有更好的方法。
我与语言无关，但我偏爱 python 进行数据分析。
哪些模块可以帮助我在程序上转换这些数据？
编辑：
以下是一些示例数据：
我想将其更改为如下数据：
...
这只是一个示例，我计划使用 unix 纪元时间戳，因此自 1970 年以来每秒迭代一次是不可行的。
r - 对 xts 数据进行排序，使其看起来像 R 中的面板数据
我需要使用 R 的“PerformanceAnalytics”包并使用这个包，它需要我将数据转换为 xts 数据。可以从此链接下载数据：https ://drive.google.com/file/d/0B8usDJAPeV85elBmWXFwaXB4WUE/edit?usp=sharing 。因此，我使用以下命令创建了 xts 数据：
但是这样做之后，它会丢失面板数据结构。我试图对xts数据进行排序以使其恢复为面板数据形式，但失败了。
谁能帮我重新组织xts数据，使其看起来像面板数据。我需要按公司 ID（gvkey）和数据（datadate）对它们进行排序。
dataset - 如何合并数据以形成面板？
我有两个数据框。数据框“天气”如下所示：
而且，数据框“Regularity”如下所示：
我想以 R 的形式创建一个面板数据框：
我尝试过合并和重塑2，但徒劳无功。我将非常感谢任何帮助。谢谢你。
r - 在 R 中重塑时间序列数据
我有来自国际货币基金组织 IFS 的季度时间序列经济数据，我需要这些数据进行长篇分析。
现在，行是每个国家/地区的变量，列是时间，所以看起来像这样。
我需要把它变成长格式：
当 ID 变量和测量变量都在行中时，我无法找到关于使用 reshape 的任何建议。
r - 从时间相关面板数据创建数字序列
所以我有一个数据集，其中有学生在课堂上的年份，以及他们在一年中的哪个季度，所以 2002 年是 4 次，它有季度 1、2、3、4，如下所示：
这给了我这个
我想生成一个序列，在该序列中创建一个累积季度数的新变量，如果必须合并年份和季度并不难，但是我如何告诉它执行类似的序列
给我这个
我已经尝试过代表命令和序列等，但我不知道如何告诉它在每个参与者之后重新开始编号。季度数因学生而异，我不需要知道他们从哪个季度开始，这是大学数据，所以我想他们可以从第 2 季度开始（我还没有查看所有关于起始值的整个数据集6K 左右的参与者）但我只需要它来累积。我希望这个问题是适当的，并且我正确地格式化了我的问题。
r - 对不平衡的面板数据集进行子集化以在 R 中至少有 2 个连续的观察值
我在 R 中有一个不平衡的面板数据集。以下将作为示例：
现在，我需要year对每个name. 因此，我想删除第 4、5 和 8 行。如何在 R 中最好地做到这一点？
编辑：
感谢下面的评论，我可以更清楚一点。name如果我对=C和year=有额外的观察（第 9 行）2004，我希望将第 8 行和第 9 行与其他行一起保留。
r - 使用 NA 填充 PLM 模型的拟合值
我有以下数据集
NA在某些变量中包含s。我使用plm包来估计以下模型：
现在，我想提取拟合值。据我了解，最好的方法是从我的响应变量中减去残差var1（因为没有函数可以获取拟合值pml（参见此处）：
但它排除了带有NAs 的行。我想NA在原始数据集有NAs 的地方用 s 填充拟合值。必须有一种聪明而简单的方法来将NAs 从填充dt到我的拟合值，但我看不到它。非常感谢任何帮助！