R 使用plm前需要声明面板数据吗？

简单的问题，但在使用plm估计FE回归之前–我是否需要使用plm.data（类似于Stata中的xtset）将df“设置”为面板数据

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pdata您可以在使用
pdata.frame（）
（
plm.data（）
已过时）执行
plm
命令之前执行此操作，或者在
plm（）
调用自身时执行更简单的操作（与Stata中不同）。例如：

plm
要求前两列为组和时间数据。因此，当您使用上面的
Grunfeld
示例数据进行FE回归时，如果不指定索引，它将起作用

wi1 <- plm(inv ~ value + capital,
           data=Grunfeld, model="within", effect="twoways")
wi1$coe
#     value   capital 
# 0.1177159 0.3579163 

或者通过生成
“pdata.frame”

结果
wi1
、
wi2
和
wi3
是相同的。但是，也有一些后果，因为
“pdata.frame”
的行名对应于组时间：

head(Grunfeld3, 3)
#          inv  value capital year firm
# 1-1935 317.6 3078.5     2.8 1935    1
# 1-1936 391.8 4661.7    52.6 1936    1
# 1-1937 410.6 5387.1   156.9 1937    1

因此，
all.equal
抛出字符串不匹配

all.equal(wi2, wi3)
# [1] "Component “residuals”: Names: 200 string mismatches"                            
# [2] "Component “model”: Attributes: < Component “row.names”: 200 string mismatches >"
# [3] "Component “call”: target, current do not match when deparsed"     

wi1 <- plm(inv ~ value + capital,
           data=Grunfeld, model="within", effect="twoways")
wi1$coe
#     value   capital 
# 0.1177159 0.3579163 

## confuse columns
Grunfeld2 <- Grunfeld[c(3:5, 2,1)]

head(Grunfeld2, 3)
#     inv  value capital year firm
# 1 317.6 3078.5     2.8 1935    1
# 2 391.8 4661.7    52.6 1936    1
# 3 410.6 5387.1   156.9 1937    1

plm(inv ~ value + capital,
    data=Grunfeld2, model="within", effect="twoways")
# Error in plm.fit [...]

wi2 <- plm(inv ~ value + capital, index=c("firm", "year"),
           data=Grunfeld2, model="within", effect="twoways")
wi2$coe
#     value   capital 
# 0.1177159 0.3579163 

Grunfeld3 <- pdata.frame(Grunfeld2, index=c("firm", "year"))  
class(Grunfeld3)
# [1] "pdata.frame" "data.frame" 

wi3 <- plm(inv ~ value + capital,
           data=Grunfeld3, model="within", effect="twoways")
wi3$coe
#     value   capital 
# 0.1177159 0.3579163 

head(Grunfeld3, 3)
#          inv  value capital year firm
# 1-1935 317.6 3078.5     2.8 1935    1
# 1-1936 391.8 4661.7    52.6 1936    1
# 1-1937 410.6 5387.1   156.9 1937    1

all.equal(wi2, wi3)
# [1] "Component “residuals”: Names: 200 string mismatches"                            
# [2] "Component “model”: Attributes: < Component “row.names”: 200 string mismatches >"
# [3] "Component “call”: target, current do not match when deparsed"     

head(wi2$residuals)
#        1          2          3          4          5          6 
# 41.10980  -69.68476 -152.11391  -19.73566  -93.36168  -28.48560 
head(wi3$residuals)
#   1-1935     1-1936     1-1937     1-1938     1-1939     1-1940 
# 41.10980  -69.68476 -152.11391  -19.73566  -93.36168  -28.48560 

head(wi2$model, 3)
#     inv  value capital
# 1 317.6 3078.5     2.8
# 2 391.8 4661.7    52.6
# 3 410.6 5387.1   156.9

head(wi3$model, 3)
#          inv  value capital
# 1-1935 317.6 3078.5     2.8
# 1-1936 391.8 4661.7    52.6
# 1-1937 410.6 5387.1   156.9

wi2$call
# plm(formula = inv ~ value + capital, data = Grunfeld2, effect = "twoways", 
#     model = "within", index = c("firm", "year"))
wi3$call
# plm(formula = inv ~ value + capital, data = Grunfeld3, effect = "twoways", 
#     model = "within")