r - 使用R中的lm或dylm函数回归不同频率的变量

我想知道是否可以使用 dylm 或 lm 函数来回归，例如每月变量的季度。当我尝试这样做时， lm 函数指出可变长度不同。他们当然会这样做。有没有办法绕过这个而不执行手动线性回归？

例子：

yt1 = rnorm(10, mean =10, sd = 1)
xt1 = rnorm(40, mean = 1,sd = 1)
lm(yt1 ~ xt1)

产生以下错误。

Error in model.frame.default(formula = yt1 ~ xt1, drop.unused.levels = TRUE) : 
  variable lengths differ (found for 'xt1')

在不使用数据聚合或分解的情况下，我应该采取什么方法来回归不同长度的变量？

标签： rparameterslinear-regression

在 R 中，您可以通过这种方式拟合线性模型

拟合线性模型，

linearmodel <- lm( y ~ x, data = dt)

全线性模型的总结，

summary(linearmodel)