Question

我正在使用plm库来运行固定效果回归和三明治，lmtest库来计算稳健的标准错误。运行回归没有问题，但在某些情况下，当我去计算标准错误时，我得到以下错误：

library(plm)
library(sandwich)
library(lmtest)

fe_reg <- plm(y ~ x + I(x^2)+factor(date), data=reg_data, index=c("id","date"), model="within")
coeftest(fe_reg, vcov.=vcovHC(fe_reg, type="HC1"))

RRuntimeError: Error in solve.default(crossprod(demX))
  system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.84726e-25

我在计算系数或＆＃34;正常＆＃34;时没有任何问题。标准误差（即同方差）。另外，当我省略二次项时，我没有问题计算强大的标准误差：

fe_reg <- plm(y ~ x +factor(date), data=reg_data, index=c("id","date"), model="within")

任何人都知道发生了什么事？如果设计矩阵是单数的，则系数不应该被计算出来，所以我不知道在计算标准误差时问题的来源。

谢谢！

Answer 1

如果我没记错的话，plm并不是很冗长。我认为有可能有一个奇异的矩阵，但plm不会抱怨。 lm通常更冗长。所以试试

 lm_mod1 <- lm(y ~ x + I(x^2)+factor(date), data=reg_data)
 summary(lm_mod1)

如果在计算一个系数时出现问题（系数为lm并且输出顶部应该有一个注释），

NA将在其摘要输出中告诉您。编辑：在这种情况下，lm的摘要输出顶部的注释应为“系数：（1由于奇点而未定义）”。

编辑还有另一种可能性，即coeftest不起作用：如果model.matrix包含非常大的值以及非常小的值，solve可能无法通过vcovHC函数中的计算来求解线性方程组。因此，如果是这种情况，请查看model.matrix(y ~ x + I(x^2)+factor(date), data=reg_data)。如果是这样，请尝试重新调整一些变量（例如，将oder除以100或1000倍[有时log()也有意义）。注意，由于尺度的变化，系数的解释会发生变化！

在面板回归模型（plm，R）中计算稳健标准误差时出错

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