R-square是用来描述一组回归中模型的拟合程度的常用指标,可以用于判断模型的拟合程度和影响因素的重要程度。在使用felm()函数进行固定效应模型拟合时,由于每个因素都有一个固定效应,因此需要计算出排除所有固定效应后的R-square,以便更精确地评估模型的拟合程度。
代码示例:
#载入必要的库
library(lfe)
#读入数据文件
data <- read.csv("data.csv")
#使用felm()函数进行固定效应模型拟合
model <- felm(y ~ x1 + x2 + fe1 + fe2 | id, data = data)
#计算排除所有固定效应后的R-square
rsq <- 1 - sum(model$residuals^2) / sum((data$y - mean(data$y))^2)
rsq
输出结果为排除所有固定效应后的R-square值。