大面板数据中适合含有众多“固定效应”/个体特异截距的好的包

R语言中有许多适合处理大面板数据中含有多个固定效应的包。其中一些广泛使用的包括plm，lfe，feather以及felm等等。下面是feather包的一个简单示例：

# 安装并载入feather包
install.packages("feather")
library(feather)

# 载入需要分析的数据 - "data"
data <- read.csv("data.csv")

# 将数据输出为feather文件
write_feather(data, "data.feather")

# 从feather文件中读取数据
data2 <- read_feather("data.feather")

# 使用plm进行回归分析
library(plm)
data_plm <- pdata.frame(data, index=c("ID","Year"))
model_1 <- plm(Y ~ X1 + X2, data=data_plm, model="within")
summary(model_1)

这里，我们首先将数据输出为feather文件格式，并在之后使用plm函数建立一个固定效应模型。此外，我们也可以利用felm包中的函数建立一个多个固定效应或IV回归的模型。