Функция dataprep из пакета Synth запрашивает несбалансированные данные - PullRequest
0 голосов
/ 26 июня 2019

Я пытаюсь запустить функцию dataprep из пакета Synth, но она выдает следующее сообщение об ошибке:

"Ваша панель, как описано в unit.variable и time.variable, не сбалансирована. Балансэто и запустить снова. "

Я проверил, и каждый блок (из 27) имеет одинаковое количество периодов (48).Отсутствуют пропущенные значения.

Это df:

> glimpse(base_sg)
    Observations: 1,296
    Variables: 13
    $ uf              <chr> "Acre", "Acre", "Acre", "Ac...
    $ data            <dttm> 2015-01-01, 2015-02-01, 20...
    $ homicidio       <dbl> 13, 10, 16, 22, 15, 14, 14,...
    $ perc_14_17      <dbl> 12.4, 12.4, 12.4, 12.3, 12....
    $ perc_18_24      <dbl> 17.4, 17.4, 17.4, 16.9, 16....
    $ perc_ocup_14_24 <dbl> 0.3314286, 0.3314286, 0.331...
    $ negra_parda     <dbl> 84.4, 84.4, 84.4, 83.6, 83....
    $ rend_medio      <dbl> 1940, 1940, 1940, 1847, 184...
    $ fundamental     <dbl> 10.9, 10.9, 10.9, 10.2, 10....
    $ medio           <dbl> 18.0, 18.0, 18.0, 17.6, 17....
    $ popul           <dbl> 824612.6, 825695.1, 826777....
    $ homic_100k      <dbl> 18.91798, 14.53321, 23.2227...
    $ cod_uf          <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, ...

И код функции:

prep<- dataprep(foo = base_sg, 
                predictors = c("perc_ocup_14_24","negra_parda","rend_medio","perc_14_17","perc_18_24","fundamental", "medio") , 
                predictors.op = "mean" ,
                time.predictors.prior = 2015-01-01:2018-01-01 ,
                dependent = "homic_100k" , 
                unit.variable = "cod_uf" ,
                unit.names.variable = "uf" ,
                time.variable = "data" , 
                treatment.identifier = 19 , 
                controls.identifier = c(1:18,20:27) ,
                time.optimize.ssr = c(2015-01-01:2018-02-01) , 
                time.plot = 2015-01-01:2018-12-01)
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...