（ダミー変数の非常に数が多い）Rでの固定効果回帰

Question

Rの最大ベクトル長を超えるモデル行列にRにダミー変数のリードの数を固定効果回帰を行う簡単な方法はありますか？例えば、

> m <- lm(log(bid) ~ after + I(after*score) + id, data = data)
Error in model.matrix.default(mt, mf, contrasts) : 
cannot allocate vector of length 905986769

idは因子である（上記の問題を引き起こして可変です）。

私は、すべてのデータを通って、デ平均行くことができることを知っているが、これは（はい、あなたはwを/ DF調整「手で」SEさんを計算することができオフ標準エラーがスローされますが、私は最小限にしたいのですが私は新たなエラーを導入してい確率）。私は、PLMパッケージを見てきましたが、それが唯一のw /私のデータの構造ではない時間コンポーネント、古典パネルデータのために設計されているようです。

Answer 1

PLMは、この種のデータの罰金に動作します。時間コンポーネントは必要ありません。

> library(plm)
> data("Produc", package="plm")
> zz <- plm(log(gsp)~log(pcap)+log(pc)+log(emp)+unemp, data=Produc, index=c("state"))
> zz2 <- lm(log(gsp)~log(pcap)+log(pc)+log(emp)+unemp+factor(state), data=Produc)
> summary(zz)$coefficients[,1:3]
              Estimate   Std. Error    t-value
log(pcap) -0.026149654 0.0290015755 -0.9016632
log(pc)    0.292006925 0.0251196728 11.6246309
log(emp)   0.768159473 0.0300917394 25.5272539
unemp     -0.005297741 0.0009887257 -5.3581508
> summary(zz2)$coefficients[1:5,1:3]
                Estimate   Std. Error    t value
(Intercept)  2.201617056 0.1760038727 12.5089126
log(pcap)   -0.026149654 0.0290015755 -0.9016632
log(pc)      0.292006925 0.0251196728 11.6246309
log(emp)     0.768159473 0.0300917394 25.5272539
unemp       -0.005297741 0.0009887257 -5.3581508