我有一个要添加到面板线性模型中的分类自变量（选项为“是”或“否”）。根据 在这里回答：After generating dummy variables?，lm函数会自动为您创建虚拟变量作为分类变量。
这是否意味着不需要通过dummy.data.frame创建虚拟变量，我只需在plm函数中添加变量，它将自动被视为虚拟变量（即使数据不是数字形式） ）？这与plm函数是否相同？
此外，我没有多少数据可以作为开始。如果我在不创建虚拟变量的情况下将数据手动转换为数字（即“ yes” = 1，“ no” = 0）会不会很受伤？
答案 0 :(得分：0)
没有必要创建用于lm()函数的伪变量。为了说明这一点，我们将使用mtcars（0 =自动，1 =手动传输）作为因子变量，对am数据集运行回归模型。
summary(lm(mpg ~ wt + factor(am),data=mtcars))
...以及输出：
> 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