有没有办法从标准误差中获得预测行为,lfe::felm如果使用投影方法扫除固定效果felm？这个问题与此处的问题非常相似,但该问题的答案都不能用于估计标准误差或置信度/预测间隔.我知道目前没有predict.felm,但我想知道是否有类似于上面链接的变通方法,可能也可用于估计预测间隔
library(DAAG)
library(lfe)
model1 <- lm(data = cps1, re74 ~ age + nodeg + marr)
predict(model1, newdata = data.frame(age=40, nodeg = 0, marr=1), se.fit = T, interval="prediction")$fit
# Result: fit lwr upr
# 1 18436.18 2339.335 34533.03
model2 <- felm(data = cps1, re74 ~ age | nodeg + marr)
predict(model2, newdata = data.frame(age=40, nodeg = 0, marr=1), se.fit = T, interval="prediction")$fit
# Does not work
目标是估计yhat的预测间隔,我认为我需要计算完整的方差 - 协方差矩阵(包括固定效应).我一直无法弄清楚如何做到这一点,我想知道它是否在计算上是可行的.
我想用来R估计具有大量固定效应的回归.
然后,我使用该回归来使用测试数据集进行预测.
但是,这需要非常快速地完成,因为我想引导我的标准错误并多次执行此操作.
我知道lfe包中R可以做到这一点.例如
reg=felm(Y~1|F1 + F2,data=dat)
其中dat是数据,F1,F2是分类变量的列(要包括的固定效果).
predict(reg,dat2)然而,这并不适用于lfe包......正如这里所讨论的那样.
不幸的lm是太慢了,因为我有很多固定效果.