Я работаю с моделью регрессии с фиксированными эффектами, используя plm.

Модель выглядит так:

FE.model <-plm(fml, data = data.reg2,
           index=c('Site.ID','date.hour'), # cross section ID and time series ID
           model='within', #coefficients are fixed
           effect='individual')
summary(FE.model)

«fml» - формула, которую я определил ранее. У меня есть много независимых переменных, так что это сделало его более эффективным.

То, что я хочу сделать, это получить мои подходящие значения (мои yhats) и присоединить их к моему базовому набору данных; data.reg2

Я смог получить подогнанные значения, используя этот код:

 Fe.model.fitted <- FE.model$model[[1]] - FE.model$residuals

Тем не менее, это дает мне только один столбец вектора с подогнанными значениями - я не могу присоединить его к своему базовому набору данных.

В качестве альтернативы я пробовал что-то вроде этого:

 Fe.model.fitted <- cbind(data.reg2, resid=resid(FE.model), fitted=fitted(FE.model))

Тем не менее, я получаю эту ошибку с этим:

 Error in as.data.frame.default(x[[i]], optional = TRUE) : cannot coerce class ""pseries"" to a data.frame

Есть ли другие способы получить мои подходящие значения в моем базовом наборе данных? Или кто-то может объяснить ошибку, которую я получаю, и, возможно, способ ее исправить?

Я должен отметить, что я не хочу вручную вычислять yhats на основе моих бета-версий. У меня слишком много независимых переменных для этой опции, и моя определенная формула (fml) может измениться, так что эта опция не будет эффективной.

Большое спасибо!!