出现F值和P值为"."以及标准误为0的情况通常意味着模型在估计过程中遇到了一些问题。这可能由于以下原因：
1. **多重共线性**：在加入城市固定效应之后（即`i.city`），如果数据中存在很高的多重共线性，模型可能会变得不稳定，导致结果异常。
2. **样本量与参数数量不成比例**：虽然你提到每个城市的样本数有50多个，但如果城市数目很多且样本分布不均，可能导致某些自由度非常低的情况，在这种情况下估计固定效应可能会出现问题。
3. **完全多重共线性或奇异矩阵问题**：当模型中的某个变量或者一系列变量可以由其他变量精确预测时（即使是在理论上），统计软件可能无法进行正确的参数估计。在加入大量城市固定效应的情况下，如果这些效应对响应变量的影响是相同的或者数据中存在某种模式导致它们无法区分，则可能会出现这个问题。
4. **数据问题**：包括但不限于缺失值处理不当、错误的数据输入或转换等，都可能导致模型估计出错。
解决办法：
- **检查多重共线性**：使用`VIF`（方差膨胀因子）或者相关系数矩阵来检测变量间的高度相关性。如果存在严重的多重共线性问题，可以考虑减少一些变量或使用主成分分析、岭回归等技术处理它。
- **增加样本量或调整模型复杂度**：确保你的样本数量足够大以支持你想要估计的参数数量。如果可能，尝试获取更多数据或者简化模型结构（比如减少控制变量）。
- **检查数据和预处理步骤**：仔细审查数据清洗、转换和预处理过程，确保没有引入错误或异常值。
- **尝试不同的建模策略**：如果固定效应模型的问题无法解决，可以考虑使用随机效应模型或其他混合模型方法。有时候变换因变量或者自变量的表达形式（例如对数变换）也能改善模型的表现。
最后，请注意在处理这类问题时进行充分的数据探索和诊断分析是十分必要的。希望这些建议能帮助你找到并解决问题！
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