求助 关于多元线性回归中虚拟变量的解释

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<p>多元线性回归中，因变量y是连续变量，自变量X是二分类的无序虚拟变量，如果回归结果：B值是0.88，伴随概率<0.01,</p><p>怎么解释这个虚拟变量？设自变量X的两个水平赋值情况为X1=0，X2=1</p>

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关键词：多元线性回归 虚拟变量 线性回归 回归结果 连续变量 因变量 自变量

顶上去，我也很想知道这个问题

其实很简单，就是当其他变量不变的时候
这个分类变量存在和不存在时对应变量Y的值的变化
这个解释很生硬
必须结合实例
楼主把你的实例拿出来吧

版主，我先拿出实例来吧，我调查的是消费者面对食品安全问题，其购买食品的行为是否发生变化，所以因变量是对消费行为的指数化处理，从0变化到1，自变量有：know(对食品安全的了解，0＝不了解；1＝了解)；Enforce（对食品安全法规制度是否健全的评价，0＝不认同，1＝认同）；性别（0＝男，1＝女）；年龄（1＝30岁以下，2＝30－39岁，3＝40－49岁，4＝50－59岁，5＝60岁以上）.。。。。。。
  我现在有以下不解：
1.哪些量可以作为虚拟变量？以本题为例。
2.虚拟变量加入之后，其系数的含义
3.面对450份问卷，在方程中可以加入几个虚拟变量？

也想知道，请多指教

1.加入虚拟变量并不是硬性规定的，一般来说，要看你的研究问题来定，好比说你想看下性别对消费行为的一个影响，你可以设置成虚拟变量。
2.如版主所说，虚拟变量加入后，其实就是引进虚拟变量与未引进虚拟变量,消费行为的一个变化情况。
3.至于引进多少个虚拟变量，跟样本数是没多大挂勾的。
这些是自己个人的看法，希望对你有帮助

顶。学习了

年龄（1＝30岁以下，2＝30－39岁，3＝40－49岁，4＝50－59岁，5＝60岁以上）.。。。。。。

年龄组的非二分类的如何做虚拟变量处理呢，

那如果是学历（小学、高中、大学等）以及科室（内外妇儿等）这些与年龄的设置一样吗，虚拟变量的设置分不分什么有序无序啊

janghee 发表于 2010-10-17 15:25
年龄（1＝30岁以下，2＝30－39岁，3＝40－49岁，4＝50－59岁，5＝60岁以上）.。。。。。。

年龄组的非二分类的如何做虚拟变量处理呢，

那如果是学历（小学、高中、大学等）以及科室（内外妇儿等）这些与年龄的设置一样吗，虚拟变量的设置分不分什么有序无序啊

你用年龄做什么回归分析的不是很清楚，所以我不知道需要不需要分组。

理论上只要是多分类变量都需要作哑变量设置（等级变量只是以代码形式纳入方程，并不代表其实际差距），因此需将原始的多分类变量转化为若干哑变量，每个哑变量只代表其级别间的差异，这样得到的结果才能有明确而合理的实际意义。

详细见 张文彤的统计教程高级篇P84.

学习了。。。。。