Как использовать команду felm () для модели с фиксированными эффектами basi c?

Question

Панель анализа данных новичка здесь. Основная идея регрессии, которую я надеюсь запустить, заключается в том, что я хочу выяснить влияние среднемесячной температуры на смертность в зависимости от расы с течением времени. Часть данных панели, которые я собрал из общедоступных источников, выглядит примерно так:

Данные включают каждый год и месяц с 1999-2018 гг. , Я также включил статистику смертности (Tdeaths) для следующих групп: американские индейцы, белые, черные и азиатские.

Это код, который я ввел для регрессии:

fixed1 <- felm(Tdeaths ~ TEMP + Race | Year + Month, data = Race2)

Я не создавал фиктивные переменные для каждой расы, которые, как я предполагаю, могут быть часть проблемы наряду с неправильным кодом выше?

Answer 1

Это работает для меня.

library(lfe)
dat <- data.frame(
"race" = sample(c("white", "black", "asian"), 72, replace=TRUE),
"year" = rep(seq(2011,2016,1), each=12),
"month" = rep(c("Jan", "Feb", "Mar", "Apr",
             "May", "June", "July", "Aug",
             "Sept", "Oct", "Nov", "Dec"),6),
"Tdeaths" = sample(8000:1200, 72, replace=TRUE),
"temp" = sample(45:95, 72, replace=TRUE))

str(dat)
'data.frame':   72 obs. of  5 variables:
$ race   : Factor w/ 3 levels "asian","black",..: 2 2 1 2 1 3 3 1 1 3 ...
$ year   : num  2011 2011 2011 2011 2011 ...
$ month  : Factor w/ 12 levels "Apr","Aug","Dec",..: 5 4 8 1 9 7 6 2 12 11 ...
$ Tdeaths: int  2963 2361 5609 3795 3192 7662 1849 2808 2600 5847 ...
$ temp   : int  59 70 68 80 80 61 60 55 94 55 ..

 summary(est <- felm(Tdeaths ~ Temp + race | year + month, data = dat)) 

 Call:
 felm(formula = Tdeaths ~ Temp + race | year + month, data = dat) 

 Residuals:
 Min      1Q  Median      3Q     Max 
 -3637.7 -1546.5    64.9  1309.2  3363.9 

 Coefficients:
          Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
Temp         16.97      19.26   0.881    0.382
raceblack   455.74     817.24   0.558    0.579
racewhite   291.64     635.87   0.459    0.648

Residual standard error: 2156 on 52 degrees of freedom
Multiple R-squared(full model): 0.2309   Adjusted R-squared: -0.05017 
Multiple R-squared(proj model): 0.02333   Adjusted R-squared: -0.3335 
F-statistic(full model):0.8215 on 19 and 52 DF, p-value: 0.6728 
F-statistic(proj model): 0.414 on 3 and 52 DF, p-value: 0.7436

Если вы получаете ошибки, я бы go вернул и проверил все ваши данные, чтобы убедиться, что они правильно отформатированы и согласованы.
Если вам нужно для получения оценочных фиксированных эффектов используйте, getfe

С вашими данными, используя lm, должно работать очень хорошо.

lm(Tdeaths ~ Temp + race + factor(year) + factor(month), data = dat)