如何将虚拟变量包含到纠错模型中？答案

【问题标题】：How to include a dummy variable into an error correction model?如何将虚拟变量包含到纠错模型中？
【发布时间】：2020-12-31 16:32:03
【问题描述】：

我估计了一个纠错模型：

FKM1 <- ecm(FKMDBIP1 , xeq = FKMDBausgaben1, xtr = FKMDBausgaben1, lags = 2, includeIntercept = T)

我已经检查了平稳性，但我想知道如何在模型中包含一个外生虚拟变量。

有人可以帮助我吗？ :)

谢谢。

【问题讨论】：

标签： r dummy-variable

【解决方案1】：

如果没有完整的reprex 很难提供帮助，但我想你可以看看 fastDummies 包。下面是一个工作示例。

df <- data.frame(
        mission_id = 1:5,
        mission_status  = c("complete","underway","not started","underway","underway"),
        mission_agent = c("007","sorge","rainman","005","apollo"),
        mission_limit   = as.Date(c("2021-01-07","2021-01-17","2021-01-09","2021-01-10","2021-01-07"))
          )


fastDummies::dummy_cols(df)


  mission_id mission_status mission_agent mission_limit mission_status_complete
1          1       complete           007    2021-01-07                       1
2          2       underway         sorge    2021-01-17                       0
3          3    not started       rainman    2021-01-09                       0
4          4       underway           005    2021-01-10                       0
5          5       underway        apollo    2021-01-07                       0
  mission_status_not started mission_status_underway mission_agent_005 mission_agent_007
1                          0                       0                 0                 1
2                          0                       1                 0                 0
3                          1                       0                 0                 0
4                          0                       1                 1                 0
5                          0                       1                 0                 0
  mission_agent_apollo mission_agent_rainman mission_agent_sorge
1                    0                     0                   0
2                    0                     0                   1
3                    0                     1                   0
4                    0                     0                   0
5                    1                     0                   0

【讨论】：