plm 包装的重量

Question

我的数据框如下所示：

unique.groups<- letters[1:5]
unique_timez<- 1:20
groups<- rep(unique.groups, each=20)
my.times<-rep(unique_timez, 5)

play.data<- data.frame(groups, my.times, y= rnorm(100), x=rnorm(100), POP= 1:100)

我想运行以下加权回归：

plm(y~x + factor(my.times) , 
data=play.data, 
index=c('groups','my.times'), model='within', weights= POP)

但我不相信 plm 包允许权重。我正在寻找以下模型的系数的答案：

fit.regular<- lm(y~x + factor(my.times) + factor(my.groups),
weights= POP, data= play.data)
desired.answer<- coefficients(fit.regular)

但是，我正在寻找 plm 包的答案，因为使用具有较大数据集和许多组的 plm 获取内估计量的系数要快得多。

Answer 1

编辑：这个问题不再存在，因为 plm 现在具有权重函数（参见上面的 @Helix123 评论）。

尽管我知道 plm 包没有解决方案，但 lfe 包中的 felm 函数在固定效果的上下文中正确处理权重（这似乎是你需要从您的示例代码的语法）。它特别注重在存在许多观察和组的情况下的速度。

lfe 包仅专注于固定效果，因此如果您需要随机效果，lme4 包可能 be more suited 满足您的需求。

Answer 2

我正在寻找这些信息。我找到了包作者之一的这个答案 http://r.789695.n4.nabble.com/Longitudinal-Weights-in-PLM-package-td3298823.html，这似乎表明无法直接在 plm 包中使用权重。

plm 包装的重量

Weights with plm package

r

linear-regression

panel-data

plm