#r #time-series #panel-data
#r #временные ряды #панель-данные
Вопрос:
Я пытаюсь выполнить регрессию разницы в разнице с несколькими периодами времени. Предполагается, что функция bacon выполняет декомпозицию времени, но я получаю «Ошибка в as.Date.numeric (значение): необходимо указать «источник»», и я не уверен, где я должен добавить источник
library(bacondecomp)
m1<-bacon(mort~treatment,data,id_var="state",time_var ="date")
Всего существует 32 состояния, и для каждого состояния у меня есть 131 наблюдение за время. Мой df выглядит следующим образом :
data<-sample_n(data, 20)
dput(data)
структура(список(состояние = c(«САН-ЛУИС-ПОТОСИ», «ХАЛИСКО», «СОНОРА»,
«МОРЕЛОС», «КАМПЕЧЕ», «КАМПЕЧЕ», «ОАХАКА», «КЕРЕТАРО», «АГУАСКАЛЬЕНТЕС»,
«ДУРАНГО», «ДУРАНГО», «ЧЬЯПАС», «САНЛУИС-ПОТОСИ», «ХАЛИСКО»,
«ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОКРУГ», «МЕКСИКА», «СИНАЛОА», «ТАБАСКО», «МЕКСИКА»,
«ВЕРАКРУС»), дата = структура (c(18377, 18395, 18521, 18283, 18351,
18487, 18312, 18459, 18419, 18369,18449, 18401, 18414, 18336,
18295, 18357, 18350, 18551, 18538, 18570), класс = «Дата»), лечение = c(«0»,
«0», «0», «0», «0», «0», «0»,»0″, «1», «0», «0», «0», «0», «0»,
«0», «0», «0», «0», «0», «0»), mort = c(0, 0,00356731214801777,
0.00975690667030924, 0, 0, 0.0699568366317982, 0, 0.0307066432067913,
0.0348520703872414, 0, 0.0214018649585125, 0.019195978198255,
0.0209340639786863, 0, 0, 0.00344277731140896, 0.00316789126783444,
0.0194379554069977, 0.0223780525241583, 0.00585489554749245)), строка.имена = c(NA,
-20L), класс = «data.frame»)
Комментарии:
1. Можете ли вы опубликовать свои данные
dput(data)
или их образец?2. @markhogue да! Я уже добавил это к своему вопросу
3. В файле справки для
bacon
указано, что переменная обработки должна быть двоичной. Не уверен, что это значит, но я попытался запустить образец данных с обработкой, преобразованной в числовую, но получил результатError in bacon(mort ~ treatment, data, id_var = "state", time_var = "date") : Unbalanced Panel
, также опробованный с обработкой, преобразованной в логическую. Существует только один положительный случай лечения, поэтому, возможно, проблема в том, что нет тенденции различать данные.4. Вы можете попробовать обновить свой полный набор данных с
data$treatment <- as.numeric(data$treatment)
помощью . Пожалуйста, сообщите нам, помогло ли это.