R中的固定效果：plm vs lm + factor（）

Question

我正在嘗試在R中運行固定效果回歸模型。我想控制變量C和D（都不是時間變量）中的異質性。

我嘗試了以下兩種方法：

1）使用plm軟件包：給我以下錯誤消息

formula = Y ~ A + B + C + D

reg = plm(formula, data= data, index=c('C','D'), method = 'within')

duplicate couples (time-id)Error in pdim.default(index[[1]], index[[2]]) : 

我也嘗試過先使用創建面板

data_p = pdata.frame(data,index=c('C','D'))

但是我在這兩欄中都重復了觀察。

2）使用factor（）和lm：效果很好

formula = Y ~ A + B + factor(C) + factor(D)
reg = lm(formula, data= data)

兩種方法有什么區別？ 為什么plm對我不起作用？ 是因為指標之一應該是時間嗎？

Answer 1

該錯誤表示您重復了由變量C和D組成的id-time對。

假設您有第三個變量F，該變量與C共同使個體與另一個變量（或您的第一個維度，無論大小）有所不同。 然后，使用dplyr可以創建一個唯一的索引，例如id ：

data.frame$id <- data.frame %>% group_indices(C, F) 

plm中的index參數變為index = c(id, D) 。

lm + factor()是一個解決方案，以防萬一您有不同的發現。 如果不是這種情況，將無法在每個ID中正確加權結果，即無法正確識別固定效果。