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哑变量赋值表达式

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哑变量赋值表达式

哑变量(DummyVariable),也叫虚拟变量,引入哑变量的目的是,将不能够定量处理的变量量化,在线性回归分析中引入哑变量的目的是,可以考察定性因素对因变量的影响,它是人为虚设的变量,通常取值为0或1,来反映某个变量的不同属性。对于有n个分类属性的自变量,通常需要选取1个分类作为参照,因此可以产生n-1个哑变量。如职业、性别对收入的影响,战争、自然灾害对GDP的影响,季节对某些产品(如冷饮)销售的影响等等。 这种“量化”通常是通过引入“哑变量”来完成的。根据这些因素的属性类型,构造只取“0”或“1”的人工变量,通常称为哑变

(dummyvariables),记为D。举一个例子,假设变量“职业”的取值分别为:工人、农民、学生、企业职员、其他,5种选项,我们可以增加4个哑变量来代替“职业”这个变量,分别为D1(1=工人/0=非工人)、D2(1=农民/0=非农民)、D3(1=学生/0=非学生)、D4(1=企业职员/0=非企业职员),最后一个选项“其他”的信息已经包含在这4个变量中了,所以不需要再增加一个D5(1=其他/0=非其他)了。这个过程就是引入哑变量的过程,其实在结合分析(ConjointAnalysis)中,就是利用哑变量来分析各个属性的效用值的。

此时,我们通常会将原始的多分类变量转化为哑变量,每个哑变量只代表某两个级别或若干个级别间的差异,通过构建回归模型,每一个哑变量都能得出一个估计的回归系数,从而使得回归的结果更易于解释,更具有实际意义。

所以哑变量赋值表达式为:S𝑛−1=(D1+D2+D3+D4)/D4

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