Estoy tratando de hacer efectos fijos de regresión lineal con R. Mis datos parecen

<code>dte   yr   id   v1   v2
  .    .    .    .    .
  .    .    .    .    .
  .    .    .    .    .
</code>

Entonces decidí simplemente hacer esto haciendoyr un factor y usolm:

<code>lm(v1 ~ factor(yr) + v2 - 1, data = df)
</code>

Sin embargo, esto parece quedarse sin memoria. Tengo 20 niveles en mi factor ydf es de 14 millones de filas, lo que requiere aproximadamente 2 GB para almacenar, lo estoy ejecutando en una máquina con 22 GB dedicados a este proceso.

Entonces decidí probar cosas a la antigua: crear variables ficticias para cada uno de mis añost1 at20 haciendo:

<code>df$t1 <- 1*(df$yr==1)
df$t2 <- 1*(df$yr==2)
df$t3 <- 1*(df$yr==3)
...
</code>

y simplemente computar:

<code>solve(crossprod(x), crossprod(x,y))
</code>

Esto se ejecuta sin problemas y produce la respuesta casi de inmediato.

Tengo curiosidad por saber de qué se trata el hecho de que me quede sin memoria cuando puedo calcular bien los coeficientes. Gracias.