在plm中循环子集

2018-06-23 00:36:11

我正在尝试在R中编写一些非常简单的（我认为）的东西，但我似乎无法做到。我有一个包含50个国家（1至50）的数据集，每个国家15年，每个国家约20个变量。现在我只在我的因变量（ SMD ）上测试一个变量（ OS ）。我想按照国家的循环国家来做这件事，这样我就能得到每个国家的产量而不是总产量。

我认为首先创建一个子集是明智的（首先能够看到国家1，之后我的循环应该增加国家和测试国家2的数量）。我相信我在页面底部的回归应该会给我国1的输出，而不是整个数据集的总体分数。但是我不断收到这些错误：

> pdata <- plm.data(newdata, index=c("Country","Date"))
  series    are constants and have been removed
> pooling <- plm(Y ~ X, data=pdata, model= "pooling") 
  series Country, xRegion are constants and have been removed
  Error in model.matrix.pFormula(formula, data, rhs = 1, model = model,  : 
  NA in the individual index variable
> summary(pooling)
  Error in summary(pooling) : object 'pooling' not found

我可能会看到这一切都是错误的，但我相信，如果没有这个工作，没有必要继续编程循环本身。任何关于解决我的错误的建议，或者其他编程循环的方法都非常感谢。

我的代码：

rm(list = ls())
mydata <- read.table(file = file.choose(), header = TRUE, dec = ",")
names(mydata)
attach(mydata)

Y <- cbind(SMD)
X <- cbind(OS)

newdata <- subset(mydata, Country %in% c(1))

newdata

pdata <- plm.data(newdata, index=c("Country","Date"))
pooling <- plm(Y ~ X, data=pdata, model= "pooling") 
summary(pooling)

编辑：导致相同错误的前2个国家/地区的数据样本

（1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L）国家= c（1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，1L，1L，1L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，2L，日期= c（1995L，1996L，1997L，1998L，1999L，2000L，2001L，2002L，2003L，2004L，2005L，2006L，2007L，2008L，2009L，2010L，2011L，2012L，2013L，2014L，1995L，1996L，1997L ，1998L，1999L，2000L，2001L，2002L，2003L，2004L，2005L，2006L，2007L，2008L，2009L，2010L，2011L，2012L，2013L，2014L），OS = structure（c（19L，25L，27L，15L， 22L，20L，23L，9L，7L，5L，2L，1L，4L，3L，6L，10L，11L，13L，11L，8L，26L，25L，31L，29L，28L，21L，30L，24L，24L， 16L，11L，14L，12L，17L，18L，29L，32L，32L，33L，34L）。标签= c（“51.5”，“52.2”，“55.6”，“56.4”，“56.7”，“57.7 “，”57.8“，”58。 3“”59“”59.2“”59.6“”59.9“”60.2“”60.4“”61.1“”61.2“62.2”62.3“62.8”63.2“ “63.3”“63.8”“63.9”“64.2”“64.3”“64.5”64.7“65.3”65.5“65.6”66.4“68” （7L，12L，20L，21L，17L，15L，13L，10L，14L，22L，23L，33L，1L，32L，29L），34L，28L，25L，NA，NA，9L，6L，8L，4L，2L，35L，3L，36L，5L，11L，16L，18L，24L，19L，26L，31L，27L，30L，），.Label = c（“100.3565662”，“13.44788845”，“13.45858747”，“13.56815534”，“15.05892471”，“17.63789658”，“18.04088718”，“18.3101351”，“19.34226196”，“21.25530884”，“21.54423145” 23.75898948“24.08770926”26.39817342“29.44079001”31.40605191“34.46667996”34.52913657“35.66070947”36.4419931“39.16875621”44.0126137“45.72949566” 49.13062679“”54.83730247“”56.87886311“”59.80971583“”60.5658962“”69.20148901“”70.91362874“72.64845214”73.97139238“75.20140919”76.18378138“9.570435019”9.867635305“ ），class =“factor”）），.Names = c（“Region”，“Country”，“Date”，“OS”，“SMD”），class =“data.frame”，row.names = c（NA，-40L））

你确定你需要使用plm吗？这产生了按国家的摘要清单。

# convert factors to numeric
mydata$SMD <- as.numeric(mydata$SMD)
mydata$OS  <- as.numeric(mydata$OS)

# Using lapply(...)
smry <- lapply(unique(mydata$Country),
               function(cntry)
                 summary(lm(SMD~OS,data=mydata[mydata$Country==cntry,])))
# Same thing, using for loop
smry <- list()
for (cntry in unique(mydata$Country)) {
  smry <- list(smry, 
               summary(lm(SMD~OS,data=mydata[mydata$Country==cntry,])))
}

在您的数据集中， SMD和OS是因素，需要首先将其转换为数字。

链接地址: http://www.djcxy.com/p/64567.html

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