sarorderedprobit是否在sarprobit包支持面板或timeseries数据集中（在r中）起作用？

我试图使用sarorderedprobit函数（在“spatialprobit”包中）使用面板数据执行SAR有序Probit估计

我使用以下脚本导入了我的空间权重矩阵（代表美国50个州）：

Weight_GAL<- read.gal(File, override.id=TRUE)
Weight_List<nb2listw(Weight_GAL,style="W", zero.policy=TRUE)
W<-listw2mat(Weight_List)

tperiods <- len(3)
t_diag <- Diagonal(tperiods)
bigWmat <- kronecker(t_diag,W)

当使用具有50个观测值的横截面数据时，脚本成功地估计了sarorderedprobit模型。但是，当面板数据使用3年（即150次观察）时，脚本返回以下错误：

错误：矩阵在.Arith.Csparse（e1，e2，.Generic，class.=dgCMatrix.）中必须具有相同的维度

这里的问题似乎与使用具有150个观察值的50x50权重矩阵有关。不幸的是，我没有找到任何关于使用面板数据的sarorderedprobit函数的参考资料。有人能就sarorderedprobit函数是否支持使用面板或timeseries数据集进行估计提供指导吗

编辑：

我使用稀疏矩阵计算了Kronecker乘积，并使用以下脚本准备了150x150权重矩阵：

Weight_GAL<- read.gal(File, override.id=TRUE)
Weight_List<nb2listw(Weight_GAL,style="W", zero.policy=TRUE)
W<-listw2mat(Weight_List)

tperiods <- len(3)
t_diag <- Diagonal(tperiods)
bigWmat <- kronecker(t_diag,W)

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t时段我没有这个谜题的所有部分。但是，请检查以确保在使用面板数据时，权重和数据具有相同数量的观察值。如果它们没有，则会导致此错误。感谢您的回答，Kat。问题是使用150x150矩阵不会将数据集视为面板数据。例如，在STATA中使用面板数据运行SDM模型时，xsmle命令（模型SDM）使用50x50矩阵的面板估计。