R 大型数据集的面板数据回归（ffdf）

我使用ffdf类来存储一个相当大的面板数据集。我想知道是否有任何方法可以对这个类中的数据运行固定效果回归

library(ffbase)
size <- 100000
index <- 100
a <- ffrandom(n=index, rfun = runif)
panel_index <- ffseq_len(index)
times_vec <- ffrep.int(size,times=index)
b <- ffrep.int(a, times=times_vec)
panel_index <- ffrep.int(panel_index, times=times_vec)
error <- ffrandom(n=size*index, rfun=rnorm)
intercept <- ffrep.int(10, times=size*index)
x <- ffrandom(n=size*index, rfun=rnorm)
y <- x+intercept+b+error

dataf <- ffdf(y = y, x = x, panel_index = panel_index) ## on disk
dim(dataf)

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什么是可以处理ffdf数据的替代软件包？

我不知道

plm

，因此不清楚准确估计的是什么模型，但您的模型不能也使用

lm

进行估计吗（可能在您的数据进行一些转换之后）？在这种情况下，您可以使用

biglm

。谢谢<代码>plm用于上述固定效应模型内的计算

biglm

不使用

ffdf

类，我仍在试图找出如何在

biglm

中运行固定/随机效果模型。随机效果模型在

biglm

中不起作用，固定效果可能取决于您的确切模型。@JanvanderLaan还有其他方法吗，我需要在我的数据集上使用更复杂的计数模型，包括泊松模型、负二项式模型。我不知道有任何支持ffdf的面板数据包。您可能需要查看r-sig-mixed-models邮件列表：

library(plm)
fixed <- plm(y ~ x, data=dataf, 
    index="panel_index", model="within")

Error in is.finite(x[[i]]) : 
  default method not implemented for type 'list'