我最近遇到了以下Stata命令,我想使用lm
和lmer
将其转换为R。但是我根本没有完全掌握Stata的语法,因此我不知道如何在R中将以下Stata命令转换为lm
/ lmer
。
xtreg y x1, i(x2) fe
xtreg y x1, i(x2) re
从互联网上进行了一些研究,(1)计算了内部效应。 xtreg
用于随机拦截模型。所以我猜(1)和(2)都将转换为lmer
函数。这和下面的一样吗?
xtreg y x1, i(x2) fe
= lmer(y ~ x1 + (1|x2), data = some_data)
的固定效果?
xtreg y x1, i(x2) re
= 随机效应 lmer(y ~ x1 + (1|x2), data = some_data)
?
i(x2)
是否被指定为以上的随机效应?
但是,从guide here看,模型公式如下所示,即,观察值是通过减去组均值并加上grand来变换的。对我来说,公式看起来像是标准回归。还有其他资源说xtreg用于随机拦截模型。我现在真的很困惑。应该是随机截距模型还是标准回归模型?我是否必须通过减去分组均值并添加支持大均值的方式来变换y
和x
?
答案 0 :(得分:1)
您应该看一下plm
程序包-该程序包旨在估计所有不同类型的面板线性模型。
也就是说,您可以使用
来完成上述操作## fixed effect model
lm(y ~ x1 + as.factor(x2), data=some_data)
## random effect model
lmer(y ~ x1 + (1|x2), data=some_data)