Question

我使用felm()包中的lfe函数来拟合具有大量固定效果的线性模型。我希望能够仅使用固定效果来拟合模型。例如，我希望能够知道这种模型的R ^ 2，并且可能将其与具有更大预测变量集的模型进行比较。请考虑以下示例：

library(lfe)

N = 1000

A = sample(1:3, N, replace = TRUE)
B = sample(1:5, N, replace = TRUE)

C = A + B + rnorm(N)

Data = data.frame(A, B, C)
Data$A = as.factor(A)
Data$B = as.factor(B)

summary(felm(C ~ 1 | A + B, data = Data))

刚刚作出回应：

Call:
   felm(formula = C ~ 1 | A + B, data = Data) 

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-3.8101 -0.6750  0.0014  0.6765  4.4254 

Coefficients:
(No coefficients)

同样，如果我使用：names(summary(felm(C ~ 1 | A + B, data = Data)))我得到：

[1] "residuals" "p"         "Pp"        "call"

对于我指定FE以外的变量的模型，我在摘要中获得了更多的属性，包括R ^ 2.

我还尝试在我的数据中添加一个变量，这是一组变量，但这不起作用。

我可以使用常规lm()函数（summary(lm(C ~ A + B, data = Data))）轻松获得此功能，但这会剥夺我felm()函数的价值：

Answer 1

fixest 包（处理高维固定效应至少与 lfe 一样平滑）返回一组统计信息，例如调整后的 R 平方：

> summary(fixest::feols(C ~ 1 | A + B, data = Data))
# OLS estimation, Dep. Var.: C
# Observations: 1,000 
# Fixed-effects: A: 3,  B: 5
# RMSE: 0.994166   Adj. R2: 0.733952

R - lfe（felm）拟合模型仅具有固定效果

1 个答案: