如何解决panelAR 无法将我的 coulmn 识别为整数
所以我正在使用以下数据集：
# A tibble: 1,136 x 17
ccode year vanhdemo pcgnp left ainew sdnew milctr2 britinfl lpop iwar cwar popinc pcginc polrtnew lag_ainew lag_sdnew
<dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2 1980 18.7 11.3 0 1 1 0 1 19.2 0 0 1.01 7.51 7 NA NA
2 2 1981 18.7 12.3 0 1 1 0 1 19.3 0 0 1.01 7.99 7 1 1
3 2 1982 18.7 13.2 0 1 1 0 1 19.3 0 0 1.01 7.39 7 1 1
4 2 1983 18.7 14.2 0 1 1 0 1 19.3 0 0 1.01 7.69 7 1 1
5 2 1984 16.1 15.5 0 1 1 0 1 19.3 0 0 1.01 9.66 7 1 1
6 2 1985 16.1 16.5 0 1 1 0 1 19.3 0 0 1.01 6.24 7 1 1
7 2 1986 16.1 17.5 0 1 1 0 1 19.3 0 0 1.01 5.86 7 1 1
8 2 1987 16.1 18.6 0 2 2 0 1 19.3 0 0 1.01 6.39 7 1 1
9 20 1980 25.6 10.2 0 1 1 0 1 17.0 0 0 1.08 9.01 7 NA NA
10 20 1981 25.6 10.7 0 1 1 0 1 17.0 0 0 1.08 5.77 7 1 1
# ... with 1,126 more rows
如您所见，R 将变量 year 识别为整数。最初，列值是数字，但我将它们转换为整数。但是，当我运行以下代码（使用 panelAR 包）时，我遇到了麻烦：
panelAR(vanhdemo ~ pcgnp + left + lpop + iwar + milctr2 + britinfl,data = dat,panelVar = "ccode",timeVar = "year",autoCorr = "psar1",panelCorrMethod = "pcse",rho.na.rm = TRUE,panel.weight = "t-1",bound.rho = TRUE)
我收到此错误消息：
Error: The time variable must be defined as an integer.
我不明白我在这里做错了什么。如果我重新创建数据集的一部分（如下所示），模型运行良好。那么问题是否源于数据集（最初是 .dta 文件）？如果有人有兴趣看，我绝对可以上传它。
这是相同数据的一个小例子：
ccode <- c(rep(2,8),rep(20,2))
year <- c(1980:1987,1980,1981)
vanhdemo <- c(rep(18.7,4),rep(16.1,rep(25.6,2))
pcgnp <- c(11.3,12.3,13.2,14.2,15.5,16.5,17.5,18.6,10.2,10.7)
dat <- data.frame(ccode,year,vanhdemo,pcgnp)
解决方法
在@xilliam 的评论中回答。解决方案是将表格从 tibble 转换为数据框。
,该错误与 data.frames 和 tibbles 的不同行为有关。 Tibbles 是“防止维度下降”的 special kind of data.frame。如果您尝试使用单个列名对 tibble 进行子集化，
你会得到一个单列的小标题。然而，根据您如何对 data.frame 进行子集化，您可能会返回一个向量或 data.frame。您看到的错误源于这种区别。在内部 panelAR() 子集时间变量的数据对象：
time.vec <- data[,timeVar]
所以，如果 'data' 是一个小标题，'time.vec' 将是一个单列小标题，而
如果 'data' 是 data.frame，则 'time.vec' 将是一个向量。 panelAR() 然后
检查 'time.vec' 是否为整数向量，并在数据对象为 tibble 的情况下抛出错误。
您可以在示例数据中看到这种行为，如下所示：
# make a tibble
dat_tib <- tibble::as_tibble(dat)
# returns a vector
dat[,"year"]
# returns a data.frame
dat["year"]
# returns a tibble
dat_tib[,"year"]
# returns a tibble
dat_tib["year"]
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