UnsplashのAndrey Andreyevが撮影した写真
の続きです。
今回は、R言語でパネルデータの分析をします。
こちらの本を参考にしてやってみます。
まず、パネルデータ分析用のデータのパッケージ、plmパッケージの読み込みをします。
パネルデータ分析用のデータパネル、pdata.frameを作ります。NAのあるwariai, percapita17, percapita23は除外します。
pdim()関数で作成したパネルデータの構造を確認します。
Balanced Panelとなっていますので、どの年も47都道府県のデータが揃っていることがわかります。n = 47となっています。47都道府県だとわかります。T = 33となっています。33年間のデータがあるとわかります。 N = 1551となっています。47*33 = 1551です。
sample_n()関数でランダムにデータを眺めてみます。
ibaaraki-1984は、1984年の茨城県、Oita-1990は1990年の大分県という意味ですね。
まずは、pooling cross section ということでパネルデータと意識せず、普通の回帰分析として分析してみます。被説明変数はwear_shoeで、説明変数は、mitsudoとyearをファクター型に変換したものとbig6にしてみます。plm()関数をつかってmodelをpoolingにすると、普通の回帰分析になります。
結果を表示するのに便利なstargazerパッケージの読み込みをしておきます。
stargazer()関数で結果を表示します。yearのファクター型に変換したものは32もありますので、mitsudoとbig6の係数だけを表示します。keeep = のところで表示したい変数だけにすることができます。big6, 東京都、大阪府、愛知県、神奈川県、千葉県、埼玉県だと他の都道府県よりも1172ぐらいwear_shoeが多いです。
mitsudoの係数は、0.139で統計的に有意に0ではないです。mistudoが1増えると、wear_shoeが0.139増えるということですね。
今回は以上です。
次回は
です。
初めから読むには、
です。
