我正尝试在我的面板数据中运行固定效果回归(使用plm软件包)。水平上的回归效果很好,所以使用对数变量的第一次回归也是如此(我只将因变量和一些自变量放在对数上,这是货币方面的)。然而,我对日志的回归停止了。
require (AER)
library (AER)
require(plm)
library("plm")
#Indicates the panel and the time and individual columns
dd <- pdata.frame(painel, index = c ('Estado', 'Ano'))
我希望在面板数据中运行回归。我的索引中有NA (ID,time)。我不想删除索引中的NA。
Result<-plm(TBL~Tang+Prof+LnSALES+MB,data=Panel,model="within",index=c("Firms","Time"))
当我看到上面的代码时,它返回:
at least one couple (id-time) has NA in at least one index dimension in
resulting pdata.frame
to find out which, use e.g.
import pandas as pd
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt
df = pd.read_csv("WorldCupMatches.csv")
print(df.head())
df['Year'].fillna(0) # (What I found on the Internet may be that there is an empty space in the data, and NA is filled with o, but it is still not
也问了一个类似的问题,但没有得到任何答案。
我有一个函数需要最小化。我的函数有3个参数,x, y, and w。给定w,我需要找到最小化函数的最佳x and y对。但是,x and y被限制在间隔(-0.5 ,0.5]中。
我试着使用optim函数,当我没有限制时,它就能工作。然而,当我应用这些限制并使用L B方法时,我会得到一个错误。我搞不懂我为什么会犯这个错误。
下面是我的函数和一些我尝试过的方法的例子。这是我试图最小化的函数:
fn <- function(par, w) {
x <- par[1]
y <- par[2]
p1 <- w^x * (
同样,当我尝试在plm中创建面板数据的随机效果模型时,我又收到了一个错误,我不知道如何解决。我使用的代码是:
random<-plm(RenEnCon~WomenParl+GDPpercap+Pop+UrbanPop+FreedomHouse+RegimeType+HDI+WomenPolEmpowerIndex, data=pdata, model= "random", na.action=na.exclude)
导致此错误:
Error in solve.default(crossprod(ZBeta)) :
system is computationally
我正在使用循环函数执行多个集合横截面回归,并将回归输出存储在一个列表(回归)中。我现在要做的是有效地获得平均系数,平均t-统计量以及平均adj.r平方。
我已经提供了以下代码:
library(plm)
data("Grunfeld", package="plm")
# create list with regression outputs
regression <- list()
# Regression on past six-year subsets of Grunfeld in every year from 1940 to 1950
for(
我的脚本从一些数组中的一些文件中加载了一些东西,你从键盘上输入一个文本,脚本搜索这些数组中文本的相关部分,如果找到了,它会做一些事情,如果没有,好吧,至少在理论上是另一回事。
我得到以下错误:
Use of uninitialized value in pattern match (m//) at emo_full_dynamic.pl line 120, <STDIN> chunk 2.
Modification of a read-only value attempted at emo_full_dynamic.pl line 121, <STDIN> chunk
我的工作是一个不平衡的短面板。原始数据:
我真正想要的只是得到两个副作用固定的回归结果和稳健的S.E报告,这在Stata中非常容易。我学习了在线教程,但总是遇到一些问题。
# Adjust F statistic
wald_results <- waldtest(FE1, vcov = cov1)
Error in model.matrix.pFormula(formula, data, rhs = 1, model = model, :
NA in the individual index variable
不管我怎么调整数据!差点把我逼疯了。
这是我的代码:
bankFul