小编Eri*_*ric的帖子

我正在尝试使用以下命令加载rJava:

 library(rJava)

但是我收到以下错误:

 Error : .onLoad failed in loadNamespace() for 'rJava', details:
   call: fun(libname, pkgname)
   error: JAVA_HOME cannot be determined from the Registry
 Error: package or namespace load failed for ‘rJava’

我尝试用最新版本重新安装Java和R程序,但仍然遇到这些错误..我可以知道如何解决这个问题吗？非常感谢你!

我目前正在使用动态线性回归(dynlm)进行分析.但是,我也发现了另一种称为动态线性模型(dlm)的模型.

我发现dlm有West和Harrison(1989)以及各地的官方数学表达式.但是,我无法在其他地方找到dynlm的官方数学表达式.即使是官方的R程序文档也口头上解释说它只是线性回归的扩展版本,它允许附加功能,但没有明确的数学表达式.

我可以假设dynlm和dlm的官方数学表达式相同吗？如果没有,我可以在r编程中知道dynlm的官方数学表达式吗？

我有一个每月频率数据，我试图将其分解为每日频率数据。因此，我使用R 中td的tempdisagg包中的命令使用以下代码：

 dat=ts(data[,2])
 result=td(dat~1, conversion = "average", to = "day", method = "chow-lin-maxlog")

然后我收到以下错误消息：

 Error in td(dat ~ 1, conversion = "average", to = "day", method = "chow-lin-maxlog") : 'to' argument: unknown character string

我使用的数据dat如下：

 > dput(head(dat))
 c(82.47703009, 84.63094431, 70.00659987, 78.81135651, 74.749746,82.95638213)

所以虽然这个数据dat是月频，但是开始和结束还没有反映这个。实际上，开始日期是 1/1997，结束日期是 9/2019。

请问我可以帮忙把这个月度数据dat分解成每日频率数据吗？

我试图在R编程中使用动态线性回归使用dynlm命令,因为我需要分析我的面板数据,但我不想使用面板回归.

但是,我的模型规范根本不包含任何滞后变量.在这种情况下,我还可以使用动态线性模型(dynlm)吗？它给出的输出仍然非常好,有用.

例如,我得到以下内容.

 Call:
 dynlm(formula = y ~ a + b + c + d*g + e*g + 
     f*g + h + i + j)

                Estimate  Std. Error t value  Pr(>|t|)    
 (Intercept)  2.12175142  1.87591046   1.131  0.258860    
 a            0.00019267  0.02859444   0.007  0.994628    
 b           -0.01091167  0.02133546  -0.511  0.609392    
 c            0.17635258  0.05616125   3.140  0.001842 ** 
 d           -0.12717373  0.04706829  -2.702  0.007253 ** 
 g           -0.39693637  0.09144441  -4.341 1.894e-05 ***
 e           -0.15394576  0.05059879  -3.042  0.002536 ** 
 f           -0.22525696  0.07412517  -3.039  0.002565 ** 
 h           -0.10063528  0.01242704  -8.098 …

我的计算机使用 Intel(R) Core(TM) i7-10750H CPU @ 2.60GHz 2.59 GHz 的 CPT。我的 RAM 内存大小也是 16 GB。当我在 R 中运行以下面板 VAR 模型“pvargmm”时，

library(imputeTS)
library("panelvar")
data1=data.frame(na.remove(cbind(Country,   Date,   x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10,    x11,    x12,    x13,    x14,x15,x16,x17,x18)))
                                                            
colnames(data1)<-cbind("Country",   "Date", "x1",   "x2",   "x3",   "x4",   "x5",   "x6",   "x7",   "x8",   "x9",   "x10",  "x11",  "x12",  "x13",  "x14","x15","x16","x17","x18")
                                                            
                                                            
regp=pvargmm(dependent_vars = c("x13","x2","x3","x4","x5","x6"),lags = 1,                                                           
             exog_vars = c("x14"),                                                          
             data = data1,steps= c("mstep"),                                                            
             panel_identifier = c("Country", "Date"))                                                           

我总是收到以下错误：

Error in h(simpleError(msg, call)) : 
  error in evaluating the argument …

我试图gls在我的面板数据上使用广义最小二乘模型(在R中)来处理自相关问题.我不希望任何变量有任何滞后.

我正在尝试使用Durbin-Watson测试(dwtest在R中)来检查我的广义最小二乘模型(gls)中的自相关问题.但是,我发现它dwtest不适用于gls功能,而它适用于其他功能,如lm.

有没有办法从我的gls模型中检查自相关问题？

我试图找出使用agrep在两个字符串名称之间进行模糊字符串匹配的最佳精度.

但是,我需要选择一个精度"max.distance"来在我想要匹配的所有字符串中应用相同的字符串,因为字符串的数量很大.我不能为我想要匹配的每个字符串选择最佳精度值"max.distance".

例如,假设每个"BANK OF AMERICA CORP"和"1st Capital Bank"使用精度"max.distance"为"0.2","0.1"和"0.05".

首先,下面是"BANK OF AMERICA CORP"的"max.distance"为"0.2","0.1"和"0.05":

    > agrep("BANK OF AMERICA CORP",C1999_0[,2],ignore.case = TRUE, value = TRUE,fixed = TRUE,max.distance =0.2)
     [1] "BANK OF AMERICA/PRIVATE BANK WEST"   "BANK OF AMERICA SECURITIES"         
     [3] "BANK OF AMERICA SEC LLC"             "BANK OF AMERICA SECURITIES LLC"     
     [5] "BANK OF AMERICA NT & SA"             "BANK OF AMERICA CORP"               
     [7] "ALLIANZ OF AMERICA CORP"             "Bank of America Securities/Vice Pre"
     [9] "Bank of America Securities/Investme" "Bank of America/President"          
    [11] "Bank of America Securities …

我正在寻找一个可以运行“空间向量自回归”的 R 包。\n tandfonline.com/doi/full/10.1080/17421770701346689

根据Chen和Conley（2001）的说法，这是一个“向量自回归（VAR），其系数矩阵和冲击协方差矩阵是主体之间经济距离的函数。其他主体\xe2\x80\x99变量对条件均值的影响给定的主体\xe2\x80\x99s 变量是其与该主体的经济距离的函数。类似地，VAR 冲击的协方差是前一时期主体之间距离的函数，我们将这种属性称为各向同性。

（Chen, X & Conley, TG (2001) 面板\n时间序列的新半参数空间模型，计量经济学杂志，105, 59\xe2\x80\x9383）

然而，令人惊讶的是，我只能看到“空间自回归”，这仍然不是我的目的所需要的。我可以帮忙找到这个包吗？否则，我可以知道使用 R 编程运行此空间向量自回归模型的官方方法吗？

我试图了解 R 中“ivprobit”包中“ivprobit”函数的语法。指令说：

 Usage
 ivprobit(formula, data)

 Arguments
    formula y~x|y1|x2 whre y is the dichotomous l.h.s.,x is the r.h.s.    
            exogenous variables,y1 is the r.h.s. endogenous variables and 
            x2 is the complete set of instruments
    data    the dataframe

然后它显示了相应的例子：

 data(eco)

 pro<-ivprobit(d2~ltass+roe+div|eqrat+bonus|ltass+roe+div+gap+cfa,eco)

 summary(pro)

如果我符合指令的解释，

 y= d2 = dichotomous l.h.s.
 x= ltass+roe+div = the r.h.s. exogenous variables
 y1= eqrat+bonus = the r.h.s. endogenous variables
 x2= tass+roe+div+gap+cfa = the complete set of instruments

我不明白 x 和 x2 之间的区别。另外，如果 x2 是完整的工具集，为什么它不包括内生变量 y1 呢？相反，它另外包括“gap”和“cfa”变量，它们甚至没有显示在 x（外生变量）甚至 y 中。 …

我正在使用'bife'包在R中运行固定效果logit模型.但是,根据我在下面的结果,我无法计算任何拟合优度来衡量模型的整体拟合度.如果我知道如何根据这些有限的信息来衡量拟合优度,我将不胜感激.我更喜欢卡方检验,但仍无法找到实现这一目的的方法.

    ---------------------------------------------------------------                 
    Fixed effects logit model                   
    with analytical bias-correction                 

    Estimated model:                    
    Y ~ X1 +X2 + X3 + X4 + X5 | Z                   

    Log-Likelihood= -9153.165                   
    n= 20383, number of events= 5104                    
    Demeaning converged after 6 iteration(s)                    
    Offset converged after 3 iteration(s)                   

    Corrected structural parameter(s):                  

        Estimate    Std. error  t-value Pr(> t) 
    X1  -8.67E-02   2.80E-03    -31.001 < 2e-16 ***
    X2  1.79E+00    8.49E-02    21.084  < 2e-16 ***
    X3  -1.14E-01   1.91E-02    -5.982  2.24E-09    ***
    X4  -2.41E-04   2.37E-05    -10.171 < 2e-16 ***
    X5  1.24E-01    3.33E-03 …

这可能是关于 R 中“dnorm”函数的一些基本/基本问题。假设我通过 z 变换创建了一些 z 分数并尝试从“dnorm”中得到总和。

 data=c(232323,4444,22,2220929,22323,13)
 z=(data-mean(data))/sd(data)
 result=dnorm(z,0,1)
 sum(result)
 [1] 1.879131

如上所述，“dnorm”的总和既不是 1 也不是 0。

然后假设即使在我的 z 转换中我也使用零均值和一个标准差。

 data=c(232323,4444,22,2220929,22323,13)
 z=(data-0)/1
 result=dnorm(z,0,1)
 sum(result)
 [1] 7.998828e-38

我仍然没有得到 0 或 1 的总和。

如果我的目的是使概率总和等于 1，因为我将需要进一步使用，您建议使用“dnorm”甚至使用其他 PDF 函数的方法是什么？

我可以知道一个 R 包和代码来运行固定效应工具变量 (IV) 回归与可用的诊断测试（例如，弱仪器测试、外生性测试（使用 Wu-Hausman）、Sargan 测试）？

我知道plm代码提供了固定效应 IV 回归，但不幸的是它的诊断测试不可用。

即使我iv_robust从estimatr包中运行代码并指定为diagnostics = TRUE，它也会生成一条警告消息：

diagnostics“在 iv_robust(.. :如果使用的话不会返回fixed_effects。”

因此，也无法使用代码以固定效果运行任何诊断iv_robust。

我还有 x 和 x^2 内生变量。我想知道运行固定效应 IV 回归的最佳方法是什么，以及如何对这些进行诊断测试。