中的R豪斯曼型试验(Hausman type test in R)

我已经使用的R“PLM”包做面板的数据的分析。一个在此包为“固定效应”或“随机效应”的模式之间进行选择的重要的测试被称为豪斯曼类型 。类似的测试，也可用于Stata的。这里的要点是，需要的Stata固定效应来估计第一随后随机效应。但是，我并没有看到“PLM”包中的任何这样的限制。所以，我想知道是否“PLM”包有默认的“固定效应”，然后再“随机效应”第二。供大家参考，我提以下在Stata和R的步骤，我遵循了分析。

*

Stata Steps: (data=mydata, y=dependent variable,X1:X4: explanatory variables)
    *step 1 : Estimate the FE model
    xtreg y X1 X2 X3 X4 ,fe
    *step 2: store the estimator 
    est store fixed
    *step 3 : Estimate the RE model
    xtreg y X1 X2 X3 X4,re
   * step 4: store the estimator 
    est store random
    *step 5: run Hausman test
    hausman fixed random

#R steps (data=mydata, y=dependent variable,X1:X4: explanatory variables)
#step 1 : Estimate the FE model
 fe <- plm(y~X1+X2+X3+X4,data=mydata,model="within")
summary(model.fe)
#step 2 : Estimate the RE model
 re <- pggls(y~X1+X2+X3+X4,data=mydata,model="random")
summary(model.re)
#step 3 : Run Hausman test
phtest(fe, re)

更新：请务必阅读的评论。下面原来的答案。

发现这一点的尝试和错误的方法：

> library(plm)
> data("Gasoline", package = "plm")
> form <- lgaspcar ~ lincomep + lrpmg + lcarpcap
> wi <- plm(form, data = Gasoline, model = "within")
> re <- plm(form, data = Gasoline, model = "random")
> phtest(wi, re)

    Hausman Test

data:  form 
chisq = 302.8037, df = 3, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: one model is inconsistent 

> phtest(re, wi)

    Hausman Test

data:  form 
chisq = 302.8037, df = 3, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: one model is inconsistent

正如你所看到的，测试产生同样的结果，无论你给它作为第一个和其作为第二个参数，它的车型。