使用data.table识别固定效应回归线上方的面板数据对应ID

首先加载data.table包，将拟合值合并到原数据集后，筛选实际值大于拟合值的观测即可，具体代码如下：

# 加载依赖包
library(data.table)
library(plm)

# 构造样本数据集
data <- data.frame(ID = c(1,1,1,1,2,2,3,3,3),
                   year = c(1,2,3,4,1,2,1,2,3),
                   progenyMean = c(70,68,72,69,76,73,72,75,71),
                   damMean = c(69,69,72,68,75,80,74,67,69))

# 拟合固定效应模型
fixed <- plm(progenyMean ~ damMean, data, model= "within", index = c("ID","year"))

# 计算拟合值
fitted <- as.numeric(fixed$model[[1]] - fixed$residuals)

# 转换为data.table格式，新增拟合值列
dt <- as.data.table(data)
dt[, fitted := fitted]

# 筛选回归线上方的观测（实际后代均值大于拟合值，对应残差为正）
above_line_dt <- dt[progenyMean > fitted]

# 提取对应ID
# 去重得到所有出现过符合条件观测的ID
unique_above_ids <- unique(above_line_dt$ID)
# 保留所有符合条件观测对应的ID（含重复值，可对应到具体年份）
all_above_ids <- above_line_dt$ID

• 逻辑说明：回归线上方的点对应残差为正，即实际值-拟合值>0，直接按该条件筛选即可
• 如果需要查看符合条件观测的年份、对应数值等完整信息，直接打印above_line_dt即可

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