控制 R 中回归不连续性的固定效应
Conrolling for Fixed Effects in Regression Discontinuity in R
我正在使用 Rdrobust 包来估计国家政策对县级结果的影响。在我的协变量中，我包含了指示状态的虚拟变量以控制状态级别的固定效应。但是，当我们 运行 代码时，我收到以下错误消息：
Error in chol.default(ZWZ) :
the leading minor of order 33 is not positive definite.
其中 Z 是包含我的协变量的矩阵，第 33 个变量是状态 1 的虚拟变量。
我的代码是：
out = rdrobust(y, x, covs=z, kernel = "triangular", p=2, bwselect="mserd",
cluster= cluster)
我不知道如何摆脱这个错误信息。更重要的是，我想知道是否有任何其他方法可以控制 Rdrobust 包中的固定效果（例如状态级别）。
在此先感谢您的帮助
最近的 rdrobust 版本 1.0.1 应该可以解决这个错误。要从分类变量“状态”生成固定效果，您可以执行以下操作：
state.f = factor(state)
state.d = model.matrix(~state.f+0)
out = rdrobust(y, x, covs = state.d)
我正在使用 Rdrobust 包来估计国家政策对县级结果的影响。在我的协变量中，我包含了指示状态的虚拟变量以控制状态级别的固定效应。但是，当我们 运行 代码时，我收到以下错误消息：
Error in chol.default(ZWZ) :
the leading minor of order 33 is not positive definite.
其中 Z 是包含我的协变量的矩阵，第 33 个变量是状态 1 的虚拟变量。
我的代码是：
out = rdrobust(y, x, covs=z, kernel = "triangular", p=2, bwselect="mserd",
cluster= cluster)
我不知道如何摆脱这个错误信息。更重要的是，我想知道是否有任何其他方法可以控制 Rdrobust 包中的固定效果（例如状态级别）。
在此先感谢您的帮助
最近的 rdrobust 版本 1.0.1 应该可以解决这个错误。要从分类变量“状态”生成固定效果，您可以执行以下操作：
state.f = factor(state)
state.d = model.matrix(~state.f+0)
out = rdrobust(y, x, covs = state.d)