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对于你的混合截面数据，你可以使用条件logit模型来控制时间固定效应和类别固定效应。条件logit模型是一种常用的统计方法，用于处理混合截面数据中的固定效应。
在Python中，你可以使用statsmodels库来估计条件logit模型。以下是一个示例代码，展示了如何控制时间固定效应和类别固定效应：
```python
import statsmodels.api as sm
# 假设你的数据框名为df，包含了项目个体的信息和相关变量
# 项目成功（取值为1）和项目失败（取值为0）的因变量为'Project_Success'
# 连续变量为'Continuous_Variable'
# 时间固定效应为'Year'，类别固定效应为'Category'
# 添加时间固定效应和类别固定效应的虚拟变量
df = pd.get_dummies(df, columns=['Year', 'Category'], drop_first=True)
# 定义自变量和因变量
X = df[['Continuous_Variable'] + list(df.columns[df.columns.str.startswith('Year_')]) + list(df.columns[df.columns.str.startswith('Category_')])]
y = df['Project_Success']
# 估计条件logit模型
model = sm.Logit(y, X)
results = model.fit()
# 输出模型结果
print(results.summary())
```
在上述代码中，我们使用了`pd.get_dummies()`函数来创建时间固定效应和类别固定效应的虚拟变量，并将它们与连续变量一起作为自变量传递给条件logit模型。然后，使用`sm.Logit()`函数来指定因变量和自变量，并使用`fit()`方法来估计模型。最后，使用`results.summary()`来输出模型结果。
请根据你的数据框和变量名进行适当的调整。希望这个示例代码可以帮助你控制时间固定效应和类别固定效应，并解决你的问题。如果有任何进一步的疑问，请随时提问。
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