Извлечь все индивидуальные коэффициенты наклона из объединенной оценки OLS в R

Я столкнулся с проблемой, когда я хочу извлечь все индивидуальные коэффициенты конкретной переменной в объединенную регрессию.

Мои данные выглядят так, и я регрессирую Y на X.

Observation name date Y  X
1           A    1    Y1 X1
2           A    2    Y2 X2
3           B    1    Y3 X3
4           B    2    Y4 X4

Используя пакет plm и сводку, R дает мне только один коэффициент X. Однако я хочу иметь коэффициент переменной X в каждой отдельной регрессии. Кто-нибудь может мне с этим помочь?

Чтобы прояснить, мне нужна вся бета-версия, связанная с X_n, 1 на картинке ниже. Извините за путаницу. Рисунки для пояснения


r coefficients plm
person Xinrong Lin    schedule 15.09.2017    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
0
arrow_downward

Если вам нужны разные коэффициенты для сущностей (разделенных на name в вашем примере), вы можете использовать функцию pvcm() из пакета plm, чтобы соответствовать модели OLS для каждого человека, или сделать это вручную, см. Пример кода ниже.

Основываясь на примере со страницы справки (?pvcm):

library(plm)
data("Produc", package = "plm")

form <- log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp) + unemp

pvcm(form, data = Produc, model = "within") # individual coefficients
## Coefficients:
##                (Intercept)  log(pcap)    log(pc)  log(emp)       unemp
## ALABAMA            8.49604 -1.4426440  0.2795010  1.835250  0.00735450
## ARIZONA            4.66528 -0.1627084 -0.0052207  1.075828 -0.00365798
## ARKANSAS           3.24565 -0.5056503  0.3212473  1.234017  0.00149221
## CALIFORNIA         0.27935  0.2639377  0.2484033  0.699135 -0.01074510
## [...]

###### same using OLS on splitted data for first entity (ALABAMA):
l <- split(Produc, Produc$state)
plm(form, data = l[[1]], model = "pooling")
## Coefficients:
## (Intercept)   log(pcap)     log(pc)    log(emp)       unemp 
##   8.4960384  -1.4426440   0.2795010   1.8352498   0.0073545
person Helix123    schedule 15.09.2017
comment
Спасибо за элегантное решение! - person Xinrong Lin; 17.09.2017

arrow_upward
0
arrow_downward

Вы можете использовать tidy и augment из пакета broom, чтобы взять результаты из plm и поместить их во фрейм данных.

library(plm)
library(broom)

data("Grunfeld", package = "plm")

p <- plm(inv ~ value + capital, data = Grunfeld, model = "pooling")

df <- tidy(p)

#          term    estimate  std.error statistic      p.value
# 1 (Intercept) -42.7143694 9.51167603 -4.490730 1.207357e-05
# 2       value   0.1155622 0.00583571 19.802589 9.542703e-49
# 3     capital   0.2306785 0.02547580  9.054808 1.347370e-16

df$estimate

# [1] -42.7143694   0.1155622   0.2306785

augment(p)

#         inv   value capital     .fitted      .resid
# 1    317.60 3078.50    2.80  313.689629    3.910371
# 2    391.80 4661.70   52.60  508.135423 -116.335423
# 3    410.60 5387.10  156.90  616.023978 -205.423978
# 4    257.70 2792.20  209.20  328.216223  -70.516223
# 5    330.80 4313.20  203.40  502.648328 -171.848328
# 6    461.20 4643.90  207.20  541.741311  -80.541311
# 7    512.00 4551.20  255.20  542.101267  -30.101267
# 8    448.00 3244.10  303.70  402.237879   45.762121
# 9    499.60 4053.70  264.10  486.662133   12.937867
# 10   547.50 4379.30  201.60  509.871765   37.628235
person Kevin Arseneau    schedule 15.09.2017
comment
Привет. Во-первых, спасибо за ответ, но я не этого хочу. Я могу получить такой результат. Я хочу, чтобы каждый оценочный коэффициент значения переменной. Например, первый оценочный коэффициент капитала, второй оценочный коэффициент капитала и т. Д. - person Xinrong Lin; 15.09.2017
comment
Я ценю вашу помощь в первую очередь. Однако это даст только начальное значение моего набора данных, а не предполагаемую бета-версию? - person Xinrong Lin; 15.09.2017
comment
Ваш вопрос неясен, возможно, вам следует предоставить воспроизводимый пример так что я могу быть более полезным. - person Kevin Arseneau; 15.09.2017