pglm 的 lag() 似乎错误了 stats 的 lag()

Question

正如标题所说。在我加载 pglm 后，lag 停止正常工作。

library(pglm)

c(1,2,3,4) %>% lag()

object 已转换为时间序列，不再与 tibbles 兼容。

即使卸载pglm，lag的依赖仍然有效。

一个解决方案可能是实际上从不加载 pglm，但是如果我在公式

中有一个 lag(x)

pglm:pglm(
family= poisson,
y ~ lag(x),
model = "within", index="id",
data = db
)

算法无法收敛为估计值。由于某些原因，这种情况甚至会发生 stats::lag(x)。有趣的是，相反，如果加载了 pglm，y ~ lag(x) 会像 y ~ stats:lag(x).

一样正常工作

这是唯一有效的情况，呵呵！我唯一想到的另一件事是外部公式，dplyr::lag 是冲突的罪魁祸首。

我不知道如何优化工作流程，你有什么建议吗？

Answer 1

dplyr 是这里的罪魁祸首。 plm（由 pglm 使用）定义了一个 lag 方法 lag.pseries，它由 stats 中的通用 lag 调度。其他包，例如 plm 和其他包，为通用 lag; 提供方法。然而，dplyr 用它自己的非泛型 lag 破坏了泛型，所以所有使用 lag 的包都会失败。如果您需要在 pglm 加载 dplyr 的同时加载 lag 并且如果您需要使用 dplyr 的 lag 使用 dplyr::lag 。 filter.

同上

library(dplyr, exclude = c("filter", "lag"))

pglm 的 lag() 似乎错误了 stats 的 lag()

lag() from pglm seems to bug lag() from stats

r

panel-data

plm