使用R更改回归模型中的对比度

Question

我有一个关于在R中估计回归模型的问题。我有以下数据(示例)：

Year   XY
2002    5  
2003    2
2004    4
2005    8
2006    3
2007    5
2008   10

the regression model I want to estimate is: 
XY = B0 + Y2005 + Y2006 + Y2007 + Y2008 + e 

其中，Y2005、Y2006、Y2007和Y2008是2005年、2006年、2007年、2008年取值为1的年度指标变量，否则取值为0。

我需要做的是将2005、2006、2007和2008年的(XY)值与(2002-2004)期间的(XY)的平均值进行比较。

我希望你能帮我弄清楚这个问题，并提前感谢你的帮助。

Answer 1

DF <- read.table(text = "Year   XY
                 2002    5  
                 2003    2
                 2004    4
                 2005    8
                 2006    3
                 2007    5
                 2008   10", header = TRUE)

DF$facYear <- DF$Year
DF$facYear[DF$facYear < 2005] <- "baseline"
DF$facYear <- factor(DF$facYear)

#make sure that baseline is used as intercept:
DF$facYear <- relevel(DF$facYear, "baseline")

fit <- lm(XY ~ facYear, data = DF)
summary(fit)
#Coefficients:
#            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
#(Intercept)   3.6667     0.8819   4.158   0.0533 .
#facYear2005   4.3333     1.7638   2.457   0.1333  
#facYear2006  -0.6667     1.7638  -0.378   0.7418  
#facYear2007   1.3333     1.7638   0.756   0.5286  
#facYear2008   6.3333     1.7638   3.591   0.0696 .