У меня есть фрейм данных с 30 столбцами, и я хочу запустить линейные регрессии по всем столбцам. Я сделал это с помощью функции lapply ():
my_lms <- lapply(1:30, function(x) lm(ts[,x] ~ v, data = ts))
Снова с помощью функции lapply () я получаю сводную статистику:
lapply(my_lms, summary)
Мой вопрос: как получить ту же сводную статистику, используя ошибки Ньюи-Веста?
Я попробовал:
lapply(my_lms, coeftest, vcov. = NeweyWest)
Но это выдает мне сообщение об ошибке:
Ошибка в if (ncol (x) == 1) {: Аргумент имеет длину 0
Спасибо
Воспроизводимый пример:
ts - временной ряд с индексными ценами и фиктивной переменной для летнего / зимнего месяца
(исходный набор данных содержит 30 индексов, и я хочу сделать линейную регрессию для каждого индекса фиктивной переменной)
library(zoo)
library(lmtest)
library(sandwich)
ts <- structure(c(4.29528246942341, 6.74996509842245, 3.17792454063952,
-1.28018252107232, 3.49874815433011, -2.80982508373651, 3.47182334545917,
5.95818170603837, -0.704348332266147, 1.61214679329347, 9.13286793976806,
-0.43878198350602, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1),
index = structure(c(604627200,607305600, 609724800, 612576000, 615168000,
617846400, 620524800, 623030400, 625795200, 628387200, 630892800, 633744000),
tzone = "UTC", tclass = "Date"), class = c("xts", "zoo"), .indexCLASS = "Date", .indexTZ = "UTC",
tclass = "Date", tzone = "UTC", .Dim = c(12L, 2L), .Dimnames = list(NULL, c("S.P.GSCI.Commodity.Total.Return", "dum")))
reg <- lapply(1:1, function(x) lm(ts[,x] ~ dum, data = ts))
sum <- lapply(reg, summary)
test <- lapply(reg, coeftest, vcov. = NeweyWest)