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予測変数の新しいデータセットに対して、Rのplmパッケージからのplm関数で予測できるかどうか疑問に思っていました。plm関数で予測するR
model <- plm(formula, data, index, model = 'pooling')
今私は、モデルの推定に使用されていない新しいデータセットから従属変数を予測するために望んでいる：私は使用してモデルオブジェクトを作成しています。私は最初のモデルで使用されるインデックス列を定義し、col_idxに起因共線に列を滴下し、続いて必要なデータのマトリックスを構築するよう
col_idx <- c(...)
df <- cbind(rep(1, nrow(df)), df[(1:ncol(df))[-col_idx]])
fitted_values <- as.matrix(df) %*% as.matrix(model_object$coefficients)
：私はこのようなモデルオブジェクトからの係数を使用してを通じてそれを行うことができモデルからの係数によって乗算される。しかし、列を手動で削除すると、エラーが発生しやすくなります。
これを行うように設計された関数は、コードをもっと読みやすくするでしょう。私はpmodel.response（）関数も見つけましたが、実際のモデルオブジェクトを予測するのに使用されていたデータセットに対してのみこれを動作させることができます。
助けていただけたら幸いです！
何をして助けが必要なのですか？それはコーディングよりもむしろ統計的な質問のようです... "私は、手動でカラムを落とすことでエラーが発生しやすくなるのですか？" – Llopis
'？pmodel.response'を参照してください –
' pmodel.responde'をチェックしましたが、パラメータの引数として予測機能を含むデータフレームを使用して、 'plm'と 'panelmodel'であるmyモデル出力オブジェクトのクラス'data'は、モデルが訓練されたデータセットの元の予測値を返します。 – Michael