Ich arbeite mit einem festen Effekt-Regressionsmodell mit plm.

Das Modell sieht so aus:

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" ist eine Formel, die ich zuvor definiert habe. Ich habe viele unabhängige Variablen, so dass es effizienter wurde.

Ich möchte meine angepassten Werte (meine yhats) abrufen und mit meinem Basisdatensatz verknüpfen. data.reg2

Ich konnte die angepassten Werte mit diesem Code erhalten:

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

Dies gibt mir jedoch nur einen einspaltigen Vektor mit angepassten Werten - ich habe keine Möglichkeit, ihn mit meinem Basisdatensatz zu verbinden.

Alternativ habe ich so etwas ausprobiert:

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

Allerdings bekomme ich diesen Fehler damit:

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

Gibt es andere Möglichkeiten, meine angepassten Werte in meinem Basisdatensatz abzurufen? Oder kann jemand den Fehler, den ich erhalte, erklären und möglicherweise einen Weg finden, ihn zu beheben?

Ich sollte beachten, dass ich die Yhats nicht manuell basierend auf meinen Betas berechnen möchte. Ich habe viel zu viele unabhängige Variablen für diese Option und meine definierte Formel (fml) kann sich ändern, so dass diese Option nicht effizient wäre.

Danke vielmals!!