Nothing
### R code from vignette source 'IntroductionIndividualData.rnw'
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### code chunk number 1: IntroductionIndividualData.rnw:122-130
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library("plyr")
library("reshape")
library("ISLR")
data("Wage")
summary(Wage)
AP_count <- count(Wage, c("age", "year"))
AP_show <- cast(AP_count, age~year)
AP_show[1:10,]
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### code chunk number 2: IntroductionIndividualData.rnw:138-139
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Wage2 <- Wage[Wage$age >= 25 & Wage$age <= 55, ]
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### code chunk number 3: IntroductionIndividualData.rnw:142-143
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names(Wage2)[names(Wage2) %in% c("year","age")] <- c("period","age")
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### code chunk number 4: IntroductionIndividualData.rnw:146-152
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cohort <- Wage2$period - Wage2$age
indust_job <- ifelse(Wage2$jobclass=="1. Industrial", 1, 0)
hasdegree <- ifelse(Wage2$education
%in% c("4. College Grad", "5. Advanced Degree"), 1, 0)
married <- ifelse(Wage2$maritl == "2. Married", 1, 0)
Wage3 <- cbind(Wage2, cohort, indust_job, hasdegree, married)
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### code chunk number 5: IntroductionIndividualData.rnw:166-185
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library("ggplot2")
mean_logwage <- ddply(Wage3, .variables=c("period", "age"),
function(dfr, colnm){mean(dfr[, colnm])}, "logwage")
names(mean_logwage)[3] <- "Mean_logwage"
plot_mean_logwage <- ggplot(mean_logwage, aes(period, age)) +
theme_bw() +
xlab('\n Period') +
ylab('Age\n') +
geom_tile(aes(fill = Mean_logwage)) +
scale_fill_gradientn(colours=c("red", "blue"),
space = 'Lab', name="Mean logwage \n") +
scale_x_continuous(expand=c(0,0)) +
scale_y_continuous(expand=c(0,0)) +
theme(axis.text=element_text(size=18),
axis.title=element_text(size=24, face="bold"),
legend.title=element_text(size=20, face="bold"),
legend.key.size = unit(1, "cm"),
legend.text=element_text(size=18))
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### code chunk number 6: fig:mean_logwage_RCS
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plot_mean_logwage
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### code chunk number 7: IntroductionIndividualData.rnw:210-216
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library("apc")
library("plyr")
library("lmtest")
library("car")
library("plm")
library("survey")
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### code chunk number 8: IntroductionIndividualData.rnw:230-233
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logwage_tab <- apc.indiv.model.table(Wage3, dep.var="logwage",
covariates="hasdegree", model.family="gaussian",
test="Wald", dist="F", TS=TRUE)
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### code chunk number 9: logwage_tab
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logwage_tab$table
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### code chunk number 10: IntroductionIndividualData.rnw:251-258
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logwage_ad <- apc.indiv.est.model(Wage3, dep.var = "logwage",
covariates="hasdegree",
model.family="gaussian",
model.design="Ad")
logwage_ad$coefficients.covariates
apc.plot.fit(logwage_ad, main.outer="")
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### code chunk number 11: IntroductionIndividualData.rnw:281-290
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allageDD <- rownames(logwage_ad$coefficients.canonical)[grep("DD_age",
rownames(logwage_ad$coefficients.canonical))]
ageDD1 <- allageDD[-1]
ageDD2 <- allageDD[-length(allageDD)]
quadratic_hyp <- paste(ageDD2, ageDD1, sep = " = ")
rm(list=ls(pattern="ageDD"))
linearHypothesis(logwage_ad$fit, quadratic_hyp, test="F")
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### code chunk number 12: IntroductionIndividualData.rnw:305-311
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indust_job_tab <- apc.indiv.model.table(Wage3, dep.var="indust_job",
covariates="hasdegree",
model.family="binomial",
test="LR", dist= "Chisq", TS=TRUE)
indust_job_tab$table
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### code chunk number 13: IntroductionIndividualData.rnw:327-332
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indust_job_pc <- apc.indiv.est.model(Wage3, dep.var="indust_job",
covariates="hasdegree",
model.family="binomial",
model.design="PC")
indust_job_pc$coefficients.covariates
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### code chunk number 14: fig:indust_job_PC_RCS
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apc.plot.fit(indust_job_pc)
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### code chunk number 15: IntroductionIndividualData.rnw:387-396
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library("plyr")
library("reshape")
library("AER")
data("PSID7682")
summary(PSID7682)
AP_count <- count(PSID7682, c("experience", "year"))
AP_show <- cast(AP_count, experience~year)
AP_show[1:10,]
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### code chunk number 16: IntroductionIndividualData.rnw:402-409
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period <- as.numeric(PSID7682$year) + 1975
entry <- period - PSID7682$experience
psid <- cbind(PSID7682, period, entry)
CP_count <- count(psid, c("entry", "year"))
CP_show <- cast(CP_count, entry~year)
CP_show[1:10,]
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### code chunk number 17: IntroductionIndividualData.rnw:417-429
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psid2 <- psid[psid$entry >= 1939, ]
# which variables do we want to use?
logwage <- log(psid2$wage)
inunion <- ifelse(psid2$union == "yes", 1, 0)
insouth <- ifelse(psid2$south == "yes", 1, 0)
bluecollar <- ifelse(psid2$occupation == "blue", 1, 0)
# also education which is a continuous covariate
psid3 <- cbind(psid2, logwage, inunion, insouth, bluecollar)
names(psid3)[names(psid3) %in% c("experience","entry")] <- c("age","cohort")
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### code chunk number 18: IntroductionIndividualData.rnw:436-454
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library("ggplot2")
mean_logwage <- ddply(psid3, .variables=c("period", "cohort"),
function(dfr, colnm){mean(dfr[, colnm])}, "logwage")
names(mean_logwage)[3] <- "Mean_logwage"
plot_mean_logwage <- ggplot(mean_logwage, aes(period, cohort)) +
theme_bw() +
xlab('\n Period') +
ylab('Entry \n') +
geom_tile(aes(fill = Mean_logwage)) +
scale_fill_gradientn(colours=c("red", "blue"),
space = 'Lab', name="Mean logwage \n") +
scale_x_continuous(expand=c(0,0)) +
scale_y_continuous(expand=c(0,0)) +
theme(axis.text=element_text(size=18),
axis.title=element_text(size=24, face="bold"),
legend.title=element_text(size=20, face="bold"),
legend.key.size = unit(1, "cm"),
legend.text=element_text(size=18))
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### code chunk number 19: fig:mean_logwage_panel
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plot_mean_logwage
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### code chunk number 20: IntroductionIndividualData.rnw:475-479
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library(apc)
panel_tab <- apc.indiv.model.table(psid3, dep.var="logwage",
model.family = "gaussian", test="Wald", dist="F",
plmmodel="random", id.var="id")
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### code chunk number 21: tab:panel_tab
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panel_tab$table
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### code chunk number 22: IntroductionIndividualData.rnw:495-500
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panel_apc <- apc.indiv.est.model(psid3, dep.var="logwage",
model.family="gaussian",
plmmodel="random", id.var="id")
apc.plot.fit(panel_apc)
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### code chunk number 23: IntroductionIndividualData.rnw:512-519
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panel_tab_fe <- apc.indiv.model.table(psid3, dep.var="logwage",
covariates = c("inunion", "insouth",
"bluecollar"),
model.family = "gaussian", test="Wald", dist="F",
plmmodel="within", id.var="id")
panel_tab_fe$table
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### code chunk number 24: IntroductionIndividualData.rnw:524-532
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panel_fap <- apc.indiv.est.model(psid3, dep.var="logwage",
covariates = c("inunion", "insouth",
"bluecollar", "education"),
model.family = "gaussian",
plmmodel="within", id.var="id",
model.design="FAP")
panel_fap$coefficients.covariates
###################################################
### code chunk number 25: fig:logwage_fap_panel
###################################################
apc.plot.fit(panel_fap)
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