আমি plm()ফর্মটির স্থির প্রভাবগুলির মডেলগুলি অনুমান করতে ব্যবহার করছি
y ~ x + time + time:fixed_traitযেখানে fixed_traitএকটি পরিবর্তনশীল যা ব্যক্তি জুড়ে পরিবর্তিত হয় তবে ব্যক্তিদের মধ্যে স্থির থাকে।
আলাপচারিতার বিন্দু timeসঙ্গে fixed_traitপ্রভাব অনুমতি হয় fixed_traitসময় জুড়ে তারতম্য। (আমি পল অ্যালিসনের সাম্প্রতিক প্রভাবগুলির সাম্প্রতিক পুস্তিকা থেকে এখানে কাজ করছি C উদ্ধৃতি সংযোজন।)
plm()এই জাতীয় মডেলগুলির সহগ এবং মান ত্রুটিগুলি অনুমান করতে কোনও সমস্যা নেই has তবে summary.plm()এই মডেলগুলির জন্য আর ^ 2 গণনা করতে পারে না। এই সমস্যাটি আমি ঠিক করতে চাই।
এখানে একটি ন্যূনতম উদাহরণ:
library(plm)
tmp <- data.frame(ID=rep(1:3, 2), year=rep(0:1, each=3),
y=rnorm(6), const=rep(1:3, 2))
fe1 <- plm(y ~ year, index=c('ID', 'year'), data=tmp)
fe2 <- plm(y ~ year + year:const, index=c('ID', 'year'), data=tmp)
summary(fe1) # works fine
summary(fe2) # Error in crossprod(t(X), beta) : non-conformable argumentsমধ্যে ডেলিভেশন plm:::summary.plmসমস্যা আরও স্পষ্ট করে তোলে। আর ^ 2 গণনা করতে, এটি plmকরার চেষ্টা করে:
beta <- coef(fe2)
X <- model.matrix(fe2)
crossprod(t(X), beta)কাজ করে না, কারণ betaশুধুমাত্র অনুমান অন্তর্ভুক্ত year1এবং year0:constযখন Xএছাড়াও একটি কলাম রয়েছে year1:const। অন্য কথায়, Xউভয় year0:constএবং এর জন্য কলাম অন্তর্ভুক্ত করে year1:constএবং এই দুটি সহগের অনুমান করা অসম্ভব।
সূত্রের মধ্যে প্রবেশের আগে "হাত ধরে" মিথস্ক্রিয়া শব্দটি তৈরি করা একটি কার্যপ্রণালী:
tmp$yearXconst <- tmp$year*tmp$const
fe3 <- plm(y ~ year + yearXconst, index=c('ID', 'year'), data=tmp)
summary(fe3) # works fineতবে এটি জটিল। এর সংক্ষেপে, summary.plmএমন মডেলগুলির সাথে কাজ করার জন্য আমি কি কিছু করতে পারি ?
===
অ্যালিসন, পল ডি 2009. স্থির প্রতিক্রিয়া রিগ্রেশন মডেল। লস অ্যাঞ্জেলেস, সিএ: সেজ। বিশেষত পৃষ্ঠাগুলি দেখুন 19-21।
plmসংস্করণ 1.6-4, এই একটি সমস্যা আর যেমন alised কোফিসিয়েন্টস কেবল বাদ করা হয়।