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2010-10-28
library("plm")
> data("Grunfeld",package="plm")
> grun.fe<-plm(inv~value+capital,data=Grunfeld,model="within"
+ )
> summary(grun.fe)
Oneway (individual) effect Within Model
Call:
plm(formula = inv ~ value + capital, data = Grunfeld, model = "within")
Balanced Panel: n=10, T=20, N=200
Residuals :
    Min.  1st Qu.   Median  3rd Qu.     Max.
-184.000  -17.600    0.563   19.200  251.000
Coefficients :
        Estimate Std. Error t-value  Pr(>|t|)   
value   0.110124   0.011857  9.2879 < 2.2e-16 ***
capital 0.310065   0.017355 17.8666 < 2.2e-16 ***

1、应该怎么用公式计算出value和capital对应的置信区间?

2、假如我改变数据运行这样的模型5次,设为m=c(1,2,3,4,5),那么得到对应value和capital值各有5个,如设得到value值5个,为value=c(1.9,1.8,1.5,1,2)
且对应的置信区间也各有5个。
我现在想画包含置信区间的图形(以m为x轴,value为y轴),这样图形应该怎么实现?类似如下的图形。

简单的说,就是已经有了m和value,及value对应的置信区间,应该如何画如下的图形。

谢谢各位帮忙
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2010-10-29 12:20:42
怎么没有人帮忙一下哦
谢谢
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2010-10-29 16:34:36
1# ywh19860616
个人观点,大家来讨论
首先value和capital的系数被假定为t分布(取决于自由度),在这里可以应用t分布的性质使用标准正态分布来计算CI
楼主提到的CI我只用笨方法实现过,说白了就是把自己想要的“元素”一个一个画上去,因为是帮别人忙,所以也就没有关注过后续更好的方法了,印象中用到了gplots包中的plotCI()函数。
题外话,还是建议楼主发帖时在代码行使用代码格式,可能会看起来美观些。
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2010-10-29 16:46:43
个人见解:
由于t统计量需要估计自由度,因此,考察模型的自由度发现,组间模型是基于时间序列的均值回归结果(还是基于截面的回归结果,时间序列的n为10,截面的n为20),参数是value和capital,如果有常数项,则自由度是10-3,如果没有,则自由度是10-2.
给出置信水平a,计算t(a/2)的值,然后区间估计的结果就是【beta-t(a/2)*s(beta),beta+t(a/2)*s(beta)】。
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2010-10-29 17:54:14
#shenbaiseshatan ,tsclw ,谢谢
谢谢楼上两位的热心解答,因为初学R,所以很多都不懂
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2010-10-29 18:00:02
#shenbaiseshatan ,平时发帖很少有代码的,所以用的比较少
莫怪,呵呵
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