Есть ли простой способ выполнить регрессию с фиксированными эффектами в R, когда количество фиктивных переменных приводит к матрице модели, которая превышает максимальную длину вектора R? Например.,
> m <- lm(log(bid) ~ after + I(after*score) + id, data = data)
Error in model.matrix.default(mt, mf, contrasts) :
cannot allocate vector of length 905986769
где id — фактор (и переменная, вызывающая описанную выше проблему).
Я знаю, что могу пройтись по всем данным и обесценить их, но это сбрасывает стандартные ошибки (да, вы можете вычислить SE "вручную" с корректировкой df, но я хотел бы свести к минимуму вероятность того, что я вношу новые ошибки). Я просмотрел пакет plm, но, похоже, он предназначен только для классических панельных данных с компонентом времени, который не является структурой моих данных.
