Waldtest在R獲得調整F統計與plm和結果顯示與觀星？

Question

我正在使用不平衡的短面板。 原始數據：bankFull.xlsx

我真正想要的只是得到兩個固定效應和穩健的S.E報告的迴歸結果，這在Stata中非常容易。我跟着在線教程，但遇到了一些問題總是與

# Adjust F statistic 
wald_results <- waldtest(FE1, vcov = cov1) 
Error in model.matrix.pFormula(formula, data, rhs = 1, model = model, : 
    NA in the individual index variable 

無論我如何調整數據！它幾乎讓我發瘋。

這裏是我的代碼：

bankFull <- openxlsx::read.xlsx("bankFull.xlsx",1) 

attach(bankFull) 
library(plm) 

FE1 = plm( RoA ~ 
       log(1+degreeNW)+ 
       ln_assets+ 
       log(no_of_board_members/staffNo)+ 
       log(no_of_branch_covered_city)+ 
       log(operation_year)+ 
       `RoA-1`+ 
       log(staffNo), 
      data = bankFull, index = c("name","year"), 
      effect="twoways",na.action = na.omit, 
      model= "within") 

# robust S.E.----------- 
library(sandwich) 
library(lmtest) # waldtest; see also coeftest. 
library(stargazer) 

# Adjust standard errors 
cov1   <- vcovHC(FE1, type = "HC1") 
robust_se <- sqrt(diag(cov1)) 

# Adjust F statistic 
wald_results <- waldtest(FE1, vcov = cov1) 

# show results. how can I get the F value? 
stargazer(FE1, FE1, type = "text", 
      se  = list(NULL, robust_se), 
      omit.stat = "f") 

其次，如圖所示的代碼，我用天文愛好者展示結果。我還需要將調整後的F值顯示在表格中。我可以使用包中的任何選項嗎？

Answer 1

編輯：根據CRAN更新信息發佈PLM的1.6-4

使用CRAN版本的plm 1.6-4支持你的模型通過功能強大的pwaldtest F檢驗（此功能是在叫Ftest開發版本，但在CRAN發佈之前更名）。

實施例：

data("Grunfeld", package = "plm") 
mod_fe <- plm(inv ~ value + capital, data = Grunfeld, model = "within") 
plm::pwaldtest(mod_fe, test = "F") 


# with robust vcov 
plm::pwaldtest(mod_fe, test = "F", vcov = vcovHC(mod_fe)) 
plm::pwaldtest(mod_fe, test = "F", vcov = function(x) vcovHC(x, type = "HC3")) 
summary(mod_fe, vcov = vcovHC) 

要供給魯棒值（穩健標準誤，叔和p值，F值關聯的p值）的使用參數 se，t，p和爲F只需測試stargazer命令的add.lines（並省略默認由stargazer生成的F統計量）。以下是您想要的完整示例：http://jakeruss.com/cheatsheets/stargazer.html（「穩健的標準錯誤（複製Stata的強大選項）」一節）。