R语言fixest包feglm命令是否自动处理虚拟变量共线性？

• 两种写法都可行，feglm会自动处理完全共线性
  如果你把3个虚拟变量都放进回归公式，feglm会自动识别完全共线性问题，自动剔除其中一个作为参照组，不会抛出错误，回归结果是有效的。比如：

  # 假设三个虚拟变量分别是z0（z=0）、z1_8（1≤z≤8）、zgt8（z>8）
  feglm(y ~ z0 + z1_8 + zgt8 + fe(id), data = your_data)
  

  运行后你会看到输出里只显示两个虚拟变量的系数，第三个被当作基准组，不会出现在结果中。

• 手动剔除一个虚拟变量更可控
  如果你希望明确指定参照组，手动删掉其中一个虚拟变量即可，比如选择z=0的组作为参照，只放入z1_8和zgt8：

  feglm(y ~ z1_8 + zgt8 + fe(id), data = your_data)
  

  这种方式和自动处理的结果完全一致，但你能自主决定哪个组作为基准，避免函数自动选择的不确定性。

• 更简洁的替代方案：用因子变量
  不用手动生成三个虚拟变量，直接把原变量z转换成三分类因子，feglm会自动处理参照组：

  # 生成三分类因子，指定参照组为z=0的组别
  your_data$z_cat <- factor(
    ifelse(your_data$z == 0, "z0", 
           ifelse(your_data$z %in% 1:8, "z1_8", "zgt8")),
    levels = c("z0", "z1_8", "zgt8")
  )
  # 运行回归
  feglm(y ~ z_cat + fe(id), data = your_data)
  

  这种写法更简洁，也减少了手动生成虚拟变量可能出现的错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mostlyharmless563