我需要测试自2002-2004期以来1999 - 2001年期间的数字是否显着改善。我尝试将数据汇集到这两个时期并比较线性回归模型的调整后的R平方（例如，lm（Y~A + B）），但这不会得出正确的结论。我认为随公司回归会更加相关，因为回归系数自然会因公司而异。
我怎样才能在R中做这样的公司倒退？或者是否有另一种方法可以测试我的模特是否已经变得更合适了？在这两个时期？感谢
数据看起来像这样（当然更多的公司）：
Company Year Y A B
11308 1999 -0,0208100 0,014718891 -0,006672241
11308 2000 -0,0073200 0,01513105 -0,001765405
11308 2001 -0,0242500 0,026331427 0,011924914
11308 2002 0,0071770 0,033910057 -2,55861E-05
11308 2003 -0,0161000 0,039996572 0,003413556
11308 2004 -0,0283000 0,038958565 0,004018833
11850 1999 -0,0001400 0,044492288 0,008268478
11850 2000 -0,0023400 0,057337917 0,028973756
11850 2001 -0,0113100 0,049981605 -0,002928416
11850 2002 0,0055080 0,04095854 -0,015228795
11850 2003 -0,0150000 0,089150637 0,042316779
11850 2004 0,0065680 0,093468014 0,016125354
答案 0 :(得分：1)
听起来像r-to-z转换可能在这里工作得很好：http://vassarstats.net/rdiff.html
R中的这个包可以为您完成：https://cran.r-project.org/web/packages/cocor/cocor.pdf