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我正在使用面板数据对一篇经济学论文进行回归，但我的一个虚拟变量没有出现在使用固定效应模型的输出中（即似乎没有包含在模型中）。有什么理由会这样吗？如果我用较少的变量（或未转换的变量）进行回归，问题仍然存在。

这是相关代码：

这些系数似乎从不包括“c”，而它们确实包括“ld”和“e”，它们也是虚拟变量。

这是摘要的输出（eurofix）：

“ld”只是表示某个时间段是在雷曼违约之前还是之后，“e”是一个国家是否在欧元区，“c”是一个国家是否被认为是欧元区“核心”的一部分。如果我使用随机效应运行此模型，则包含“c”变量。

忽略明显的显着性错误，我哪里出错了？如果“c”不存在，我现在无法改进我的模型。

编辑： plm 来自 plm 包。这是数据集的链接：https ://docs.google.com/spreadsheets/d/1IMIFdAm4l3be88PU_WAaTxzs1N8weqyDH9F6yULvBn0/edit?usp=sharing我的 r 数据集的示例屏幕截图：http: //imgur.com/ic8D8EP

所以我正在使用plmR 中的包运行一个固定效果模型，我想知道如何比较两个模型中哪一个更合适。

例如，这是我构建的两个模型的代码：

我知道通过常规lm调用，我可以通过运行方差分析测试来比较两个模型，但在这种情况下似乎不起作用。我总是收到以下错误：

有人知道如何处理plm包裹吗？沃尔德测试合适吗？

我在固定效应模型上在线找到了这些示例代码：

代码 1

代码 2

有什么区别？与国家，年份索引是否意味着固定效应模型实际上为年份创建了一个虚拟变量？该文档没有很清楚地解释这一点。

我正在使用 plm 包来估计面板数据上的随机效应模型。阅读这个关于 plm 包中预测的问题让我有些怀疑。它究竟是如何工作的？我尝试了 3 种替代方法，它们给出了不同的解决方案。为什么 ？

在校正 R 中的异方差后如何命名模型？基本上，我如何保存模型以使其包含稳健的标准错误？如果有什么不同，我正在使用 plm 包。

所以假设我有下面这两个模型：

但后来我纠正了异方差：

如何保存模型以便进行 Wald 测试来比较两者？我尝试执行以下操作，但似乎不正确：

基本上，我试图能够执行以下操作，但具有强大的标准错误：

我正在使用 R 中的面板数据运行计量经济学模型。我正在使用 plm 包和池化模型，并且固定效应模型效果很好。但是我在尝试做随机效应模型时遇到了这个错误，我不知道如何解决它。

这是我的整个数据集和代码：

一切正常，直到最后一行。我收到此错误：

if (sigma2$id < 0) stop(paste("the 的估计方差", : 需要 TRUE/FALSE 的缺失值) 中的错误

谢谢你的帮助 ：）

预先感谢大家的帮助。我的问题本质上是以下问题的“碰撞”：R: plm -- year fixed effects -- year and quarter data。

基本上，我想知道是否无论如何使用 R 中的 plm 函数来包含与数据不同级别的固定效果。例如，假设您有以下数据

这是一个面板数据集，横截面单位标记为“id”，时间单位为年-季级别。但是，我只想实际包含年度的固定效应，我不想包含年度-季度的固定效应。但是，如果您尝试运行此回归，

我收到以下错误：

pdim.default(index[[1]], index[[2]]) 中的重复对 (time-id) 错误：

现在，添加到我之前链接的帖子中，如果您使用的是固定效应模型，解决此问题的一种方法是手动将固定效应作为虚拟变量的向量放入，并仅使用汇集横截面回归。例如，

如果这对你有用，那就太好了！但是，这个解决方案对我不起作用，因为我肯定需要使用 plm 函数。原因是因为我实际上想放入一年的随机效应，我不知道如何“手动”做到这一点。是否可以使用 plm 函数解决此问题？

谢谢！

文森特

我正在尝试在一个小数据集上运行非常简单的固定效应模型。样本数据集相当小。我通过 csv 文件加载数据，然后运行 ​​plm 命令。但我遇到了一个错误，我无法找出原因。我的 csv 文件如下所示：

以下是我在控制台上运行的一组命令：

我以此作为参考来了解如何在 R 中使用固定和随机效应模型。当我按照这个 ppt 中提到的指令并plm()使用那里的数据集运行时，我能够得到正确的结果。谢谢！

我的数据框如下所示：

我想运行以下加权回归：

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：

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。

我正在尝试估计具有滞后和多组效应的大型动态固定效应面板数据模型。

我知道包中的pseries对象plm可以处理带有滞后的面板回归。

面板对象的包中是否有类似的解决方案，lfe以便我可以利用lfe提供的速度？