R 如何将中值作为自变量纳入回归？

我想对

x1

上的

y

和

x2

的中值进行回归。 我将以下代码与包

plm

一起使用：

Result <- plm(y ~ x1 + median(x2,na.rm=T),data = Panel[which(!is.na(Panel$Firms)),],
              model = "random",effect = "time",index = c("Firms", "Time"))

---

Result给出错误是因为它们的长度不同，所以我认为如果不使用中值的一些变换，就无法实现这一点。假设您对公司特定的中位数感兴趣，使用
dplyr
包的示例如下：

library(dplyr)
panel <- panel %>% 
group_by(Firms) %>%
mutate(median_x2 = median(x2))

库（dplyr）
面板%
集团单位（公司）%>%
变异（中位数_x2=中位数（x2））

然后，您应该能够使用新生成的变量运行模型。
在运行回归之前，将此变量添加到data.frame中。但也要意识到，向数据中添加常数不会改变回归的任何内容-截距中已经有一个常数。可能会考虑包含一个
偏移量
——不确定您使用的是哪个
plm
实现，以及它是否允许使用
偏移量
术语。很抱歉，混淆了，我使用的是行业中值。所以这不是一个常数。如果行业中位数是指每个时间点所有公司的中位数，请使用
group\u by（time）
。非常感谢。我使用
分组依据（行业、时间）
。