Tengo un conjunto de datos de datos de comercio de exportación para un solo país con 21 columnas. La primera columna indica los años (1962-2014) mientras que los otros 20 son socios comerciales. Estoy tratando de ejecutar regresiones lineales para la columna de años y la otra columna. He probado el método recomendado aquí:Ejecución de regresiones lineales múltiples y simples desde el marco de datos en R eso implica usar

combn(names(DF), 2, function(x){lm(DF[, x])}, simplify = FALSE)

Sin embargo, esto solo produce la intersección para cada par, que es menos importante para mí que la pendiente de las regresiones.

Además, he intentado usar mi conjunto de datos como una serie temporal, sin embargo, cuando intento ejecutar

lm(dimnames~., brazilts, na.action=na.exclude)

(dóndebrazilts es mi conjunto de datos como una serie temporal de "1962" a "2014") devuelve:

Error in model.frame.default(formula = dimnames ~ ., data = brazilts,  : 
  object is not a matrix.

Por lo tanto, probé el mismo método con una matriz pero luego me devolvió el error:

Error in model.frame.default(formula = . ~ YEAR, data = brazilmatrix,  : 
  'data' must be a data.frame, not a matrix or an array

(dóndebrazilmatrix es mi conjunto de datos comodata.matrix que incluye una columna por años).

Realmente ni siquiera soy competente en R y en este punto. El objetivo final es crear un ciclo que pueda usar para obtener regresiones para un conjunto de datos de exportaciones brutas significativamente mayor por par de países por año para 28 países. Tal vez estoy atacando esto de una manera completamente incorrecta, por lo que cualquier ayuda o crítica es bienvenida. Tenga en cuenta que los años (1962-2014) son, en efecto, mi variable explicativa y el valor de la exportación bruta es mi variable dependiente, que puede estar descartando mi sintaxis en los ejemplos anteriores. ¡Gracias por adelantado!