Próbuję oszacować zestaw danych panelu z terminem interakcji dla obszarów geograficznych (LoadArea, DischargeArea), który oznacza trasę. Wykorzystuje specyfikację efekty stałe, to nie podoba mi się określenie interakcji (LoadArea * DischargeArea) i produkuje następujący błąd podczas podsumowania regresji:Naprawiono efekty Regresja z interakcją Termin Przyczyny Błąd
mult_fe<-plm(log(DayRate)~LoadArea *DischargeArea + factor(Laycan.Day.Diff) + CapUtil + Age
+ I(Age^2) + WFRDWT + lag_BDTI, data=mult_reg1,model="within");
summary(mult_fe)
Error in crossprod(t(X), beta) : non-conformable arguments
Działa to dobrze w normalnym OLS regresji zastępującego PLM z funkcją lm . Pytanie dlaczego nie działa dla mojego modelu?
Mam ten sam problem.Ale w moim modelu mam 41 niezależnych zmiennych. Skąd mogę wiedzieć, które z nich powodują wieloklinowość? – Riccardo
Jeśli masz plik data.table (który jest świetnym pakietem), możesz to zrobić łatwo, usuwając wszystkie swoje partycje ręcznie, a następnie obliczając tabelę korelacji. Coś jak to, co wkleiłem powyżej. – mmgm
Od pewnego czasu pakiet 'plm' ma dwie funkcje do wykrywania zależności liniowej:' detect_lin_dep' i 'alias'. Należy przeczytać ich dokumentację, ponieważ zależność liniowa po przekształceniach danych (np. Transformacja wewnętrzna/depresja) może być trudna do wykrycia. – Helix123