Question

我的df看起来像这样：

Country  Year  X       Y1    Y2    Y3    Y4
ARG      1990  0.4875  1.23  2.51  1.42  4.85
ARG      1991  0.4952  1.66  2.31  1.25  5.02
ARG      1992  0.5120  1.87  2.57  1.92  4.66
ARG      1993  0.5213  1.96  2.41  2.42  5.85

其中X是我的自变量，Ys是我想要循环的因变量。

我尝试过类似的事情：

for (i in out_start:out_end){
  outcome = colnames(RegTest)[i]
  model <- plm(get(outcome) ~ X, data=RegTest, index=c("Country", "year"), model= "within")
  summary(model)
}

我之前将out_start设置为4并在列的末尾结束但我收到一条错误消息：

Error in uniqval[as.character(effect), , drop = F] : 
  incorrect number of dimensions

我看不出有什么问题，因为它似乎正确地找到了该列的名称。

PS：如果有人知道如何在一个df中列出所有摘要，那将非常有帮助。

Answer 1

使用公式解决问题您可以将paste()函数与as.formula()结合使用。

将summary()的每个调用产生的结果保存在列表中相当容易。您可以在循环之前将model初始化为list，并将循环的每次迭代的结果指定为model的条目。

以下代码块演示了如何使用包Fatalities中的数据集AER执行此操作。我选择了miles作为回归量，并且循环遍历了几种交通事故死亡率。

library(AER)
library(plm)
data("Fatalities")

out_start <- 17
out_end <- 26

model <- list()

for (i in out_start:out_end){
  outcome <- colnames(Fatalities)[i]
  model[[i-out_start+1]] <- summary(
    plm(as.formula(paste(outcome, " ~ miles", sep = "")), 
        data = Fatalities, 
        index=c("state", "year"), model= "within") 
  )
}
model

Answer 2

加载以下包

library(tidyverse)
library(plm)
library(broom)

让我们创建您的数据集：注意，我认为错误消息取决于“Country”变量，该变量需要多个值来运行模型。

RegTest <- data.frame(rep(c("ARG","SPA"),2),
                      c(1990,1990,1991,1991),
                      c(0.4875,0.4952,0.5120,0.5213),
                      c(1.23,1.66,1.87,1.96),
                      c(2.51,2.31,2.57,2.41),
                      c(1.42,1.25,1.92,2.42),
                      c(4.85,5.02,4.66,5.85))
names(RegTest) <- c("Country","Year","X","Y1","Y2","Y3","Y4")

从原始数据集中选取独立变量

indipendent_variables <- RegTest[,4:7]

使用模型构建函数，将indipendet_variables设置为函数的主要参数

plm_function <- function(indipendent_variable) 
    plm(indipendent_variables ~ X, data=RegTest, index=c("Country","Year"), model="within")

让我们使用purrr包中的map函数迭代运行你的函数而不使用for循环

models <- map(indipendent_variables, plm_function)

使用扫帚包中的tidy功能检查模型结果

tidy(models$Y1)

要从模型结果中获取更多统计信息，请使用扫帚包中的augment函数

tidy(augment(models$Y1))

在数据框中保存增强结果

results_Y1 <- tidy(augment(models$Y1))

使用plm循环面板数据

2 个答案: