plm(frame ~ digital+cl1, data = pdata, model = "within")，举一个可以用于这个函数的数据例子

假设我们有一个数据集 pdata，其中包含了多个工厂的生产数据，包括每个工厂的生产效率（frame）、数字化程度（digital）和工厂所在地区（cl1）。每个工厂的数据观测值都是连续的时间序列数据。

下面是一个可以用于 plm 函数的数据例子：

| factory | time | frame | digital | cl1 |
|---------|------|-------|---------|-----|
| A | 1 | 23 | 0.75 | 1 |
| A | 2 | 25 | 0.78 | 1 |
| A | 3 | 24 | 0.80 | 1 |
| B | 1 | 22 | 0.82 | 2 |
| B | 2 | 21 | 0.85 | 2 |
| B | 3 | 23 | 0.88 | 2 |
| C | 1 | 24 | 0.70 | 1 |
| C | 2 | 23 | 0.72 | 1 |
| C | 3 | 22 | 0.75 | 1 |

其中，factory 表示工厂编号，time 表示时间点，frame 表示生产效率，digital 表示数字化程度，cl1 表示工厂所在地区（1代表南方，2代表北方）。

我们可以使用 plm 函数来估计每个工厂的固定效应，并控制数字化程度和地区对生产效率的影响。具体的命令如下：

plm(frame ~ digital+cl1, data = pdata, model = "within")

这个命令会对每个工厂的生产效率进行分析，使用数字化程度和地区作为控制变量，并且去除个体固定效应来减小一些偏差。