R 中的 plm 包 - 仅包含每个个体随时间变化不变化的变量时的空模型
plm Package in R - empty model when including only variables without variation over time per individual
我有一个像这样的数据框（'math'）（有三种不同的方法，尽管只显示了一种）-
dataframe
我正在尝试为 MathScore 创建一个多级增长模型，其中 VerbalScore 是一个独立的、时不变的随机效应。
我相信 R 代码应该与此类似 -
random <- plm(MathScore ~ VerbalScore + Method, data=math, index=c("id","Semester"),
model="random")
但是，运行使用此代码会导致以下错误：
Error in plm.fit(object, data, model = "within", effect = effect) :
empty model
我认为这是索引的问题，因为代码将 运行 如果我使用：
random <- plm(MathScore ~ VerbalScore + Method + Semester, data=math, index="id",
model="random")
如有任何关于如何创建多层次随机效应模型的建议，我将不胜感激。
这可能是您的数据有问题：
看起来，变量 VerbalScore 和 Method 不会因人而异。因此，对于 Swamy-Arora RE 模型（默认），无法计算必要的组内方差。受影响的变量从模型中退出，这里都是 RHS 变量，您会收到（不是很具体的）错误消息 empty model.
您可以使用命令 pvar().
检查每个人的差异
如果我的假设是正确的，但你仍然想估计随机效应模型，你将不得不使用不依赖于组内方差的不同随机效应估计器，例如试试 Wallace-Hussain 估计器 (random.method="walhus")。
我有一个像这样的数据框（'math'）（有三种不同的方法，尽管只显示了一种）- dataframe
我正在尝试为 MathScore 创建一个多级增长模型，其中 VerbalScore 是一个独立的、时不变的随机效应。
我相信 R 代码应该与此类似 -
random <- plm(MathScore ~ VerbalScore + Method, data=math, index=c("id","Semester"),
model="random")
但是，运行使用此代码会导致以下错误：
Error in plm.fit(object, data, model = "within", effect = effect) :
empty model
我认为这是索引的问题，因为代码将 运行 如果我使用：
random <- plm(MathScore ~ VerbalScore + Method + Semester, data=math, index="id",
model="random")
如有任何关于如何创建多层次随机效应模型的建议，我将不胜感激。
这可能是您的数据有问题：
看起来，变量 VerbalScore 和 Method 不会因人而异。因此，对于 Swamy-Arora RE 模型（默认），无法计算必要的组内方差。受影响的变量从模型中退出，这里都是 RHS 变量，您会收到（不是很具体的）错误消息 empty model.
您可以使用命令 pvar().
如果我的假设是正确的，但你仍然想估计随机效应模型，你将不得不使用不依赖于组内方差的不同随机效应估计器，例如试试 Wallace-Hussain 估计器 (random.method="walhus")。