我正在看一家面包店的销售人员之间的轮班情况,想看看在他们轮班的不同时间里,销售人员的销售是否有很大的差别。具体来说,我试图评估:( a)个人轮班时间之间的趋势是否显着;( b)相对于其他几个潜在的解释变量,这是如何排列的。例如。groups=BakeSaleData["Salesperson"])
result = mod
我正在进行面板回归,并决定改用lm(),因为plm()对于测试数据(以及linearmodels中的linearmodels)没有一个很好的predict()函数,对于我来说,作为计量经济学新手,lme4语法是不直观的。我想使用lm并预测未知的数据。我的lm()方程看起来像这样,作者是一个固定的效果
fit <- lm(y ~ a + b + factor(author), data = tr