这段R语言代码有错误吗?didfe <- plm(lemp ~ factor + lpop, data = PDD, model = "within", effect = "twoways")
时间: 2023-06-18 11:08:29 浏览: 51
这段代码有错误,因为您没有指定要使用的因子变量。您应该将“factor”替换为具体的因子变量名称。例如,如果您要使用名为“industry”的因子变量,则代码应该为:
```
didfe <- plm(lemp ~ industry + lpop, data = PDD, model = "within", effect = "twoways")
```
请确保变量名称拼写正确,并且在数据集中存在。
相关问题
model <- plm(y ~ x1 + x2, data = pdata, model = "within")对data的要求
在使用`plm`函数对面板数据进行固定效应模型估计时,数据`pdata`需要满足以下要求:
1. `pdata`必须是一个面板数据集,即数据集中存在个体(例如国家、企业等)和时间两个维度。
2. `pdata`应该按照个体和时间的顺序进行排序,这样可以确保面板数据集正确地表示时间序列结构。
3. `pdata`中应该至少包含一个个体变量和一个时间变量,分别用`id`和`time`表示,可以通过设置`index = c("id", "time")`来指定这两个变量。
4. `pdata`中的所有变量都必须是数值型变量或者是因子型变量。
5. `pdata`中不能有缺失值。
6. `pdata`中的个体和时间变量必须是唯一的,即不能有重复的个体或时间。
model <- plm(frame ~ digital+cl1, data = pdata, model = "within")
这是一个使用plm包在R中进行面板数据回归(panel data regression)的代码。plm包提供了多种面板数据回归模型,如fixed effects model、random effects model、first differences model等等。
该代码中,frame是因变量,digital和cl1是自变量,pdata是一个面板数据集。model参数指定了使用的面板数据回归模型,这里是“within”,即固定效应模型(fixed effects model)。
固定效应模型假设每个个体都有一个独特的常数项,即模型中的截距项,而这些常数项是不随时间变化的。因此,该模型可以控制个体固有的差异,只关注时间变化对因变量的影响。