如何解决如何在因变量具有不同时间值的r中进行回归？
我想创建一个回归，其中因变量是HHI，自变量是几家公司的组织设计。但是，创建了我的数据集，以便每年每个变量都有10个不同的变量（即HHI_2000，HHI_2001等）。
我只想做一个考虑到所有这些因素的回归。有可能吗，还是我每年必须创建一个新模型？ 这是我到目前为止每年所做的。
linearMod <- lm(HHI_2000 ~ org_d_2000,data=data)
下面您可以看到我的数据的简化示例
data <- structure(list(org_d_2000 = c(6,5,3,0),org_d_2001 = c(0,2,6,org_d_2002 = c(0,4,org_d_2003 = c(0,2),HHI_2000 = c(500,444.4,300,HHI_2001 = c(330,240,280,380,400,600,HHI_2002 = c(278,140,260,350,580,700,650,HHI_2003 = c(210,90,200,190,540,780,630,500,430),release_year = c(2000,2000,2001,2002,2003,2003)),row.names = c(NA,10L),class = "data.frame")
谢谢您的帮助。
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