
      library(AER)
      library(plm)
      data(Guns)
      model <- plm(log(violent) ~ law, data = Guns, index = c("state", "year"), model = "pooling")


      # estimar un modelo con efectos fijos estatales usando plm ()
      model_se <- 
      
      # imprimir un resumen utilizando errores estándar robustos
      
      # probar si los efectos fijos estatales son conjuntamente significativos desde cero


      # estimar un modelo con efectos fijos estatales usando plm ()
      model_se <- plm(log(violent) ~ law, data = Guns, index = c("state", "year"), model = "within")
      
      # imprimir un resumen utilizando errores estándar robustos
      coeftest(model_se, vcov. = vcovHC, type = "HC1")
      
      # probar si los efectos fijos estatales son conjuntamente significativos desde cero
      pFtest(model_se, model)


      ex() %>% check_function("plm") %>% {
        check_arg(., "formula") %>% check_equal()
        check_arg(., "data") %>% check_equal()
        check_arg(., "index") %>% check_equal()
        check_arg(., "model") %>% check_equal()
      }
      test_function("coeftest", args="x")
      test_student_typed("vcov. = vcovHC")
      ex() %>% check_function("pFtest") %>% {
        check_arg(., "x") %>% check_equal()
        check_arg(., "z") %>% check_equal()
      }
      success_msg("¡Correcto! Incorporar el control de efectos fijos estatales para variables omitidas no observables específicas del estado que no varían con el tiempo (por ejemplo, la actitud de los residentes hacia las armas). Tenga en cuenta que la inclusión de efectos fijos cambia tanto el signo como la magnitud del coeficiente estimado. La prueba F revela que los efectos fijos estatales son conjuntamente significativamente diferentes de cero. Existe la posibilidad de un sesgo de variable omitida, por ejemplo, debido a variables omitidas que cambian con el tiempo.")