R 对两个分类因素进行回归分析

我想在我整理过的时间序列数据集上运行LM

其中一个变量

X？

是分类变量：地理区域的变量：中东、东欧、北非等

MyModel <- lm(Y ~ X1 + x2 + x3, Data = mydataset)

MyModel伪变量！
我首先要做的是：使用
fastDummies
包创建虚拟变量列

示例：
df虚拟变量！
我首先要做的是：使用
fastDummies
包创建虚拟变量列

示例：
df如果您提供某种类型的可用数据就好了。对不起，这是一个非常大的数据集，超过7000行，跨越50多个变量列。这是34年来每个国家每年若干经济/发展指标的时间序列。我提供了一个r数据文件，其中只包含一些变量列的片段，包括所讨论的一个（x1=国家名称，x2区域，x3年，x4 FiscalIB，…..是前三列。x2目前是分类的，我想对两个因子区域进行回归，我可以做一个，但我想对两个区域的数据进行回归。正如我所说，我有一个非常小的R.data文件结构（list）（Name=c（“阿富汗”，“安哥拉”，“阿塞拜疆”、“伯利兹”、“博茨瓦纳”、“喀麦隆”、“加拿大”、“多米尼加”、“多米尼加共和国”、“埃及、阿拉伯共和国”、“厄立特里亚”、“爱沙尼亚”、“斐济”、“马恩岛”、“以色列”，区域=c（“南亚”、“南部非洲”、“中亚”、“南美”、“南部非洲”、“中部非洲”、“北美”、“加勒比”、“南美”、“北非”）“，”东非“，”东欧“，”澳大拉西亚“，”西欧“，”中东“，”年份=c（1980、1990、1994、2001、1997、2014、1980、2014、1980、1980、2014、2014、2014、1992、2014、2014、1980）上面是数据集前三个变量的Dput输出。抱歉，如果我没有向您提供您需要的内容，我只使用了R一个月左右，其中大部分是新的。我有2 kb的R.data文件，它是我数据的一个非常小的片段-只有5个变量，包括区域和大约15行-但我不确定如何/是否可以创建一个在这篇文章中点击。如果你能提供一些有用的数据，那就太好了。对不起，这是一个非常大的数据集，超过7000行，跨越50多个变量列。这是一个34年来每个国家每年的经济/发展指标的时间序列。我提供了一个r数据文件，其中只包含一些变量co的片段包括所讨论的一个（x1=国家名称，x2地区，x3年，x4财政口径，…）在内的列是前三列。x2目前是分类的，我想对两个因素区域进行回归，我可以做一个，但我想对两个区域的数据进行回归。正如我所说，我有一个非常小的R.data file.structure（列表（姓名=c（“阿富汗”、“安哥拉”、“阿塞拜疆”、“伯利兹”、“博茨瓦纳”、“喀麦隆”、“加拿大”、“多米尼加”、“多米尼加共和国”、“阿拉伯共和国埃及”、“厄立特里亚”、“爱沙尼亚”、“斐济”、“马恩岛”、“以色列”），地区=c（“南亚”、“南部非洲”、“中亚”、“南美”、“南部非洲”、“中非”、“北美”、“加勒比”）“南美洲”、“北非”、“东非”、“东欧”、“澳大拉西亚”、“西欧”、“中东”，年份=c（1980、1990、1994、2001、1997、2014、1980、2014、2014、1992、2014、2014、1980）上面是数据集前三个变量的Dput输出。抱歉，如果我没有向您提供您需要的内容，我只使用了R一个月左右，其中大部分是新的。我有2 kb的R.data文件，它是我数据的一个非常小的片段-只有5个变量，包括区域和大约15行-但我不确定如何/是否可以创建一个把它写在这篇文章里。
Model1MEAST&EE<- y ~ B1X1 + B2X2 +  B3X3 + factor(COND$name) + factor(COND$Year), data=mydataset, Region==  "Middle East")).