在 R 的面板线性模型（回归）中添加虚拟变量

Question

我有一个分类自变量（选项为 "yes" 或 "no"），我想将其添加到我的面板线性模型中。根据在这里回答：After generating dummy variables?，lm 函数会自动为您创建用于分类变量的虚拟变量。

这是否意味着不需要通过 dummy.data.frame 创建虚拟变量，我可以在 plm 函数中添加我的变量，它会自动被视为虚拟变量（即使数据是不是数字）？ plm 函数也是这样吗？

另外，我没有多少数据可以开始。如果我在不创建虚拟变量的情况下手动将数据转换为数字（即 "yes"=1，"no"=0）会不会有伤害？

Answer 1

无需创建用于 lm() 函数的虚拟变量。为了说明，我们将运行 mtcars 数据集上的回归模型，使用 am（0 = 自动，1 = 手动变速器）作为因子变量。

summary(lm(mpg ~ wt + factor(am),data=mtcars))

...输出：

> summary(lm(mpg ~ wt + factor(am),data=mtcars))

Call:
lm(formula = mpg ~ wt + factor(am), data = mtcars)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-4.5295 -2.3619 -0.1317  1.4025  6.8782 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 37.32155    3.05464  12.218 5.84e-13 ***
wt          -5.35281    0.78824  -6.791 1.87e-07 ***
factor(am)1 -0.02362    1.54565  -0.015    0.988    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 3.098 on 29 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.7528,    Adjusted R-squared:  0.7358 
F-statistic: 44.17 on 2 and 29 DF,  p-value: 1.579e-09

在 R 的面板线性模型（回归）中添加虚拟变量

Adding dummy variables in panel linear model (regression) in R

r

linear-regression

dummy-variable