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我有一个小的N大T面板,我通过plm(面板线性回归模型)估算,具有固定的效果.

有没有办法获得新数据集的预测值？(我想估计我的样本子集的参数,然后使用它们来计算整个样本的模型隐含值).

谢谢!

我有一个使用以下方法创建的 plm 对象：

require(plm)
plm1 <- plm(Sepal.Length ~ Petal.Length + Petal.Width, data = iris, index = "Species")

我正在尝试提取残差以手动计算 Species 的 r 平方，似乎无法将 pseries 对象操作为像矩阵或 data.frame 这样可用的东西。

> data.frame(resid(plm1))
Error in as.data.frame.default(x[[i]], optional = TRUE) : 
  cannot coerce class '"pseries"' into a data.frame

如果我有类似的东西会很好：

> df1 <- data.frame(time = rep(1:10,15), Species = iris$Species, resid1 = runif(150))
> head(df1)
  time Species    resid1
1    1  setosa 0.7038776
2    2  setosa 0.2164597
3    3  setosa 0.1988884
4    4  setosa 0.9311872
5    5  setosa 0.7087211 …