核心变量可以是虚拟变量吗

虚拟变量是什么意思如下：虚拟变量（Dummy Variable），也称为指示变量（Indicator Variable），是一种用于表示分类变量的数值变量。虚拟变量通常取值为0或1，用来表示某个分类变量是否存在或发生。虚拟变量通常用于回归分析中，用来表示分类变量对因变量的影响。例如，在一项研究中，我们想要探究性别对收入的影响，可以创建一个虚拟变量，将性别分为男性和女性两组，然后将男性设为0，女性设为1。这样，在回归分析中，我们可以将虚拟变量作为自变量，来评估性别对收入的影响。虚拟变量的创建方法通常是将分类变量拆分成多个虚拟变量，并将其添加到数据集中。例如，如果有一个分类变量“地区”，有三个类别：东部、中部和西部，那么可以创建三个虚拟变量“地区_东部”、“地区_中部”和“地区_西部”，将它们添加到数据集中，并将它们的取值分别设为0或1。虚拟变量的优点是可以将分类变量转换为数值变量，便于在回归分析等数值分析中使用，但需要注意的是，在创建虚拟变量时，需要避免虚拟变量之间的多重共线性问题。

此部分对我来说，还是比较难于理解的。我只做简单介绍，后续如果有新的体悟，会再次更新。 定义： 虚拟变量(Dummy Variable) 也叫哑变量，它算不上一种变量类型，确切地说，是将多分类变量转换为二分类变量的一种形式。 Dummy Variable 的意思就是假的变量，不是真实的变量。（厉害吧！） 例1： 某研究者检测了4 种社区类型的S02 水平。研究者欲分析社区类型是否与S02水平有关系，或者说，不同社区类型的S02 水平是否不同。 所谓虚拟变量，就是把原来的一个多分类变量转换为多个二分类变量，总的来说，就是，如果多分类变量有K 个类别，则可以转换为k-1个二分类变量。如变量x为赋值1、2 、3 、4的四分类变量，就可以转换为3个赋值为0和1的二分类变量。（现在有点理解，其实就是按照顺序进行的变化趋势，临近数值的分类）。 分类结果的解释一般是要有参照类别的。 比如我们说男性肺癌发生率高，暗含了＂相对于女性”这样的参照； 50 岁以上人群冠心病发生率更高，暗含了＂相对于50 岁以下人群”这样的参照。 没有参照，就没法说高或低。比如80%，是高还是低呢？那要看是和70%还是90%比。 当我们把k个类别的多分类变量转换为k-1个二分类变量后，每个二分类变量表示相对参照类的大小。例如，多分类变量x用1 、2 、3 、4 表示，我们设定以1 作为参照，那么生成的3个虚拟变量分别表示2 和1相比的大小、3 和1相比的大小、4 和1相比的大小。 通过生成虚拟变量，就把原来的一个系数变成了多个系数，这多个系数更详细地展示了自变量与因变量之间的关系，在自变量与因变量呈非线性关系的时候，这尤其重要。因为当你使用线性回归、Logistic 回归这些方法的时候，实际上已经默认自变量与因变量是线性关系了，你是不可能找出非线性关系的。 什么时候用虚拟变量？ 虚拟变量主要用于多分类自变量与因变量是非线性关系的时候，如果多分类自变量与因变量已经是线性关系了，就没有必要用虚拟变量了。因为此时线性关系已经可以很好地刻画出二者的关系了。 虚拟变量有什么优点和缺点？ 优点：当多分类自变量与因变量的关系不是线性关系的时候，虚拟变量可以更真实地展示二者的关系。 缺点：把一个多分类变量转换为虚拟变量后，自变量数目会增多，如一个四分类变量就会生成3个虚拟变量。如果你的样本量不是很大，那么自变量的增加会导致估计结果不稳定。 设置虚拟变量时如何指定参照类？ 主要根据专业和研究目的。如年龄，如果你想了解高年龄组与低年龄组的比较情况，那就把低年龄组设为参照。 一般尽量把危险低的设为参照组，如在社区类型中，把对照区（社区类型=0) 设为参照。 这个危险低的理解，是不是就是说熵小呢？以后再解决。 如果虚拟变量的结果不一致该怎么办？ 如果产生了3个虚拟变量，其中1个虚拟变量的P<0.05, 另外2 个虚拟变量的P>0.05, 那么你在报告结果时仍需要把这3个虚拟变量的结果都展示出来，而不是只展示有统计学意义的那一个。在列方程时也需要把3个虚拟变量的系数都列在方程中。（这个看不懂！）

虚拟变量是计量经济学研究中常用的用来 反映定性因素变化 的变量，例如季节变动、政策变动、宏观环境变化等等。之前对此有简单的了解，认为是非常简单直观的一种变量设定。直到最近写的论文中模型部分用到了虚拟变量，深入了解才发现问题多多。在充分搞清楚了 “虚拟变量陷阱” 之后，来适时地做一下总结，也算是温故知新。 虚拟变量的作用简单来说就是“数据分类器”，利用变量和变量的线性组合表示某一种特定的状态。 最容易让人感到比较难理解的就是“虚拟变量陷阱”了。首先是定义：如果模型中每个定性因素有m个相互排斥的类型， 且模型有截距项，则模型中只能引入m-1个虚拟变量， 否则会出现 完全多重共线性 ，称为 虚拟变量陷阱（dummy variable regression） 。 理解这个问题可以从两个角度出发： 1.理性角度： 重点放在为什么会出现“多重共线性上”，利用线性代数的知识就很容易理解。贴上人大经济论坛上一位网友的回答： 还有一个要注意的点： 若模型包含多个定性变量，且每个定性变量有多种分类，则引入模型的虚拟变量将消耗大量的自由度，故应权衡进入模型中虚拟变量的个数以免超过样本观察值的个数。 不过虚拟变量个数超过样本观测个数这种情况应该不太容易出现吧。。。0.0 暂时总结这么多，后续有继续学习的地方再补充~

虚拟变量的作用如下：1.可以描述和测量定性因素的影响；2.能够正确反映经济变量之间的关系，提高模型的精度；3.便于处理异常数据虚拟变量设置的原则如下：在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应该按照下列原则确定1.如果回归模型有截距项，有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量2.如果回归模型无截距项，有m个特征，设置m个虚拟变量

虚拟变量：许多经济变量是可以定量度量的,如:商品需求量、价格、收入、产量等 但也有一些影响经济变量的因素无法定量度量,如:职业、性别对收入的影响,战争、自然灾害对GDP的影响,则用0-1变量来表示,用1表示具有某一"品质"或属性,用0表示不具有该"品质"或属性，这种的变量为虚拟变量。解释变量：就是自变量，决定被解释变量，它是非随机变量。D-W检验的条件：样本数量大于16；一阶自回归；函数除自相关外其它条件均符合。六个假设：解释变量之间不存在线性关系；解释变量的数学期望为零；解释变量的方差相同；随机误差项方差为零……（要是带课本回来就好了，实在是想不起来啦！）

虚拟变量 虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的质变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到俩个方程的作用，而且接近现实。 例如，反映文程度的虚拟变量可取为：1:本科学历；0：非本科学历 一般地，在虚拟变量的设置中：基础类型、肯定类型取值为1；比较类型，否定类型取值为0。 模型中引入虚拟变量的作用 1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑“文革”因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的“文革”因素。 2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。 3、提高模型的精度，相当与将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差） [编辑]虚拟变量设置的原则 在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定： 如果有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量。 例如，性别有2个互斥的属性，引用2-1=1个虚拟变量；再如，文化程度分小学、初中、高中、大学、研究生5类，引用4个虚拟变量。

虚拟变量显著说明模型解释能力提高。虚拟变量的引入提高了模型的解释能力，和参数的估计精度，但要注意虚拟变量的引入不当而导致的陷阱问题，可能造成参数无法估计。引入虚拟变量后，解释变量的系数变得显著了，但是虚拟变量自身的系数却不显著。

变量间出现完全共线性的情况。虚拟变量的更改会导致变量间出现完全共线性的情况，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。

虚拟变量设置的原则如下：1、在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定：2、如果回归模型有截距项有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量。3、如果回归模型无截距项，有m个特征，设置m个虚拟变量。

虚拟变量又称哑变量，是人为设定的用于将分类变量引入回归模型中的方法。在回归分析中，自变量X既可以是定量数据也可以定类数据。回归分析计算时是将所有自变量X视为数字，但当数据为定类数据时，此时数字代表类别，数字大小本身没有比较意义。因此，这类数据在做回归分析时，需要设置成哑变量才能纳入回归分析正确分析数据。通常情况下，回归分析，逐步回归，分层回归，Logistic回归，PLS回归等这类影响关系研究的方法时，才可能涉及到虚拟变量设置。其它分析方法并不会涉及。用一个例子说明： 研究性别和工龄对基本工资的影响情况。 工龄是定量数据；性别为二分类数据，因而分析时性别不能直接放入回归模型，正确做法是将变量转化成取值为1和0的哑变量。性别分为两类，因而需要设置2个虚拟变量（2列），分别表示男性和女性两个类别。 如果是男性，‘性别_男"虚拟变量取值为1，‘性别_女"虚拟变量取值为0。如果是女性则相反。当变量分类超过两类时，也是类似的处理方式，在回归分析前将下面的“专业”类别转化为虚拟变量，结果如下图所示：理科类取值=1代表专业为理科，0代表非理科 文科类取值=1代表专业为文科，0代表非文科 工科类取值=1代表专业为工科，0代表非工科SPSSAU可直接一步生成虚拟变量，具体操作如下： 分析时，要注意少放入一个虚拟变量。如果分为两类就放入一个虚拟变量，三类就放入两个，以此类推。 原因在于虚拟变量包括数字0和1；0是对比参考项。如果2个类别都放入了，就没有参考类别了。由上表可知，回归模型通过F检验，性别_男一项P<0.01，说明性别对基础工资确实存在显著的影响关系。 模型公式为： 月基本工资=2403.834 + 42.659*工龄 + 1377.873*性别_男 当“性别_男”取值为1表示男性的月工资回归方程，0表示女性的月工资回归方程。回归系数值为1377.873，因此说明相同工龄下，男性的月基本工资比女性多1377.88元。 相反，放入的分析项若为性别_女，回归系数值应为-1377.873，代表同工龄的条件下，女性的月基本工资比男性少1377.88元（1）将虚拟变量放入回归中，一定要少放一个虚拟变量，否则系统会提示存在多重共线性问题 （2）SPSSAU会默认生成标题，设置完成后可进行‘标题修改"。登录 SPSSAU官网 体验在线数据分析 u200bu200bu200bu200b

你可以自己在设置里面进行设置

虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的质变量，通常取值为0或1。

如果回归模型包含了常数项的或 才适用。 当出现三个或三个以上的时候，比如东，中、西部就可以设置东 1 其他 0

回归分析时自变量全部是虚拟变量并没有问题，但需要注意分析的时候文字的描述为“相对**，如何如何”，而不是能X对Y产生正向影响关系。网页spss就是spssau里面有回归分析，并且有智能文字分析，以及虚拟变量问题里面也有具体更详细的说明。

我有，点我头像看简介，免费

logistic是最好的一种体现虚拟变量的用法的。如你想研究，三种药物(drug)的治疗效果（死亡，存活)(Y),data b;input drug $ y count;druga=(drug="A");drugb=(drug="B");cards;A 1 32A 0 42B 1 32B 0 21C 1 21C 0 11;proc logistic des;freq count;model y=druga drugb;run;这里的druga drugb就是虚拟变量，他们的值为0,1.当druga ,drugb都为0,时表示drug=C.

1、先告诉你虚拟变量怎么操作：比如你这里的地理位置有三种取值：一环内1、一环外二环内2、二环外三环内3，那么只需要设置两个虚拟变量即可：地理位置1和地理位置2。当两个虚拟变量通过取0表示一环内，这样也就让一环内作为对照组；当地理位置1取1，地理位置2取0，则表示一环外二环内；当地理位置1取0，地理位置2取1，则表示二环外三环内。我不知道这个你是否能理解。你应该能理解，不然怎么直接就问我操作呢？嗯，这里就暂时相信你能理解吧。的确需要在transfer-recode到不同变量里操作的，那从原先“地理位置”一个变量转换成“地理位置1”和“地理位置2”两个虚拟变量，那就需要转换两次。首先将地理位置转换成第一个虚拟变量“地理位置1”，对照上面地理位置两个虚拟变量的定义，地理位置1的1表示一环外二环内，那么就将地理位置变量里的2转换为1，地理位置变量的1和3都转换为0，这样第一个虚拟变量就转换完了；再转换第二个虚拟变量地理位置2，在地理位置2中1表示二环外三环内，那么将地理位置变量中的3转换为1,地理位置的1和2转换0，这样第二个虚拟变量地理位置2也转换完了。这样就虚拟变量就转换成功了。2、散点图成竖直的直线，这没办法操作，本来分类变量与连续性数字变量的图形就是那样的。3、对数模型和半对数模型的具体操作，你可以下载SPSS的教程来对照看

虚拟变量回归方程系数计算：虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。两个自变量的确对因变量的影响不显著。但X2接近于显著，可以考虑对X2进行数据处理，例如剔除极端值等，或者增加样本量。如果是非常不显著，建议删除，其它情况比如15%的水平下是显著的，建议保留，这得根据实际问题来。可以试着先将最不显著的剔除掉，再看看方程，也许就会出现显著系数增多的情况，建议一个个删除。《虚拟变量回归》首先介绍了虚拟变量的含义及其构建，对虚拟变量回归有了基本了解后，海蒂教授还提出了有关虚拟变量回归的一些特殊问题。除此以外，她还对如何处理异方差性，在因变量取对数或者Logit后，如何对回归系数进行诠释，如何在显著性检验下做多重比较，如何进行效果编码和对比编码，以及如何检验曲线性和如何进行分段线性回归作出了解释。

回归分析时自变量全部是虚拟变量并没有问题，但需要注意分析的时候文字的描述为“相对**，如何如何”，而不是能X对Y产生正向影响关系。网页spss就是spssau里面有回归分析，并且有智能文字分析，以及虚拟变量问题里面也有具体更详细的说明。

计量经济学中，如果我们拥有极其多和优质的数据，那么如果所有的变量没有违反经典假设。得到的估计参数将是无偏的，在大样本之下将是一致的估计。我们来看一看经典假设： ols1：模型关于待估计的参数是线性的。 ols2：模型的数据来源问题。对于一般的横截面数据是独立同分布的。 ols3：E(u|X)=0。无内生性假定。 ols4：X之间没有完全多重的共线性。 ols5：Var(u|X)=a^2（a是一个常数）。 ols6：残差服从独立的相同的正态分布。 其中的ols1----ols4都是要保证估计的参数是一致的。其中的第三个假定就是内生性假定。 现实情况的描述：关于计量经济学中，我们需要估计偏效应。也就是说某一个自变量对因变量的影响问题。如果这个自变量和随机误差不相关，那么我们得到的这个ols的估计参数将是一致的，也可以说是效果良好的。但是现实情况并不是这样的，现实中的变量一般都是内生变量，也就是说两个变量不是单方面的决定作用，而是相互决定的作用。那么一般而言，只要我们测量有误差或者是遗漏变量，那么就可能存在内生性的问题，也就是我们没有办法得到一个一致性的估计。 代理变量和工具变量： 什么是代理变量？——遗漏变量的解决方法。在一个方程中，假设：y=b0+b1*x1+……+bn*xn+u。方程中的变量x和随机误差不相关，或者是我们可以容忍某种程度上的相关性，那么我们可以说我们对于参数的ols地估计值是满意的，但是如果在u中我们能知道某些变量和x相关，而且这个遗漏的变量是比较重要的，那么我们怎么才能得到一个更加好的参数的估计量呢?我们如果能找到一个变量和在u中的遗漏的变量q相关，而且这个变量要和x不相关，那么我们就可以把这个遗漏的变量加入到方程中进行回归。假设我们找到可以在某种程度上反映q的一个变量，或者是一组变量z，那么我们就可以把这个z放到方程中去做ols。得到的参数的估计值要比原先的好一些。但是这里存在问题，也就是z始终不是q，那么在某种程度上没有办法完全代表q。这样也会导致估计的参数存在一定的不一致，但是总是比原来那个没有z条件下估计出来的参数要好一些。但是在一定的情况之下，我们能知道到底是过高的估计，还是过低的估计。因为q=a0+a1*x1+a2*x2……+an*xn+c1*z1+c2*z2……+ck*zk。把这个方程带到原来的方程中（y=b0+b1*x1+……+bn*xn+c*q+u）。那么我们可以得到关于bi的估计值是bi+ai。实际上这个估计值也是有偏的。 实际上参数的估计值的偏向取决于两个因素，第一：遗漏变量q和z之间的关系，也就是协方差是正的还是负的。第二：取决于q和y的关系。如果：cov(q,z)>0且cov(q,y)>0，向上偏误。如果：cov(q,z)>0且cov(q,y)<0，向下偏误。如果cov(q,z)<0且cov(q,y)>0，向下偏误。cov(q,z)<0且cov(q,y)<0，向上偏误。 工具变量方法：工具变量法和代理变量方法是不同的，这个区别千万要注意，理念也是不同的。一般而言，工具变量方法可以解决遗漏变量问题，也可以解决测量误差问题。 现在先说测量误差的解决方法：比如在一个回归中，我们认为其中的一个变量xi有测量误差，而且这个测量误差和u相关，此时我们要找到一个变量z，满足两个条件：1、cov(xi,z)>0，2、cov(z,u)=0。满足这两个条件的情况之下，我们就是使用2sls方法进行回归。首先xi对X（不包括xi）和工具变量集合进行回归（工具变量不一定是一个，可能十多个，那么工具变量就可能是一个集合），进行回归，得到一个拟和的xi。此时做y对X（其中的xi用刚才那个回归中的得到的拟和值来替代）。此时做出的回归是一致的。 现在讨论隐性变量的问题：如何利用工具变量的方法来解决隐性变量的问题？ 隐性变量的问题一般而言可以用上面说过的代理变量来解决，但是那样的结果是有偏的，并且是不一致的。尽管比没有用的时候好，但是如果条件允许，那么我们可以用工具变量的方法来得到一个比代理变量还要好的结果。这个条件就是：如果知道隐性变量q没有办法准确测量或者没有一个公认的测评标准，那么我们可以利用其他与q相关的指标来进行工具变量，但是必须有两个相关的可测的观测值，并且这两个观测值不能有测量误差。此时我们随便利用一个观测指标带到方程中，就可以得到一个有测量误差的回归模型，此时问题就如同测量误差的解决方法一样来解决，假设q1,q2是不同的指标观测值。那么我们可以1、做q1对X和q2的回归，得到拟和值。2、在做y 对X和q1的拟和值回归。此时的得到的就是一致估计量。

计量模型中过多的虚拟变量会影响结果。在计量经济分析中，当被解释变量受到定性因素影响时，为了考虑定性因素的影响需要在模型中引入虚拟变量。虚拟变量的过多引入会导致陷阱问题，会造成参数无法估计。

比如，给了1980-2001的城乡居民储蓄（Y）以及当年GNP(X)的数据，要研究1991年以前，和1991年后的两个时期居民储蓄-收入关系是否发生变化。这时，你除了输入数据Y(i)和X(i)，再输入一列数据D：D(i)=1,1980<=i<=1990；D(i)=0,1991<=i<=2001。然后，估计以下模型：Y(i)=a0+a1*X(i)+a2*D(i)+a3*[D(i)*X(i)]+u(i)其中，a2*D(i)是加法方式的虚拟变量，a3*[D(i)*X(i)]是乘法方式的虚拟变量,u(i)是扰动项，拟合结果将没有这一项。再比如，要区别男女的，你可以再加一列，男的为1女的为0；区别季节（春夏秋冬），你可以加三列：D1(i)=1(春),D1(i)=0(其他)；D2(i)=1(夏),D1(i)=0(其他)；D3(i)=1(秋),D1(i)=0(其他).总之，每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该定性变量的类别少1（如上面，男女两类，只加入1个虚拟变量；春夏秋冬四类，只加入3个虚拟变量）

因变量和自变量可以同时为虚拟变量吗二元logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）

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虚拟变量个数通过分类变量的水平数量确定。虚拟变量个数通过分类变量的水平数量确定。如果分类变量只有两个水平，则只需要使用一个虚拟变量。如果分类变量有三个或更多水平，则需要使用多个虚拟变量来捕捉每个水平的影响。一般来说，虚拟变量的个数应该比分类变量的水平数少一个，以避免多重共线性的问题。例如，如果一个分类变量有三个水平，则可以使用两个虚拟变量来代替，而不是使用三个虚拟变量。

当有n个变量时，需要设置n-1个虚拟变量

虚拟变量的作用如下：可以描述和测量定性因素的影响；能够正确反映经济变量之间的关系，提高模型的精度；便于处理异常数据虚拟变量设置的原则如下：在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应该按照下列原则确定如果回归模型有截距项，有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量如果回归模型无截距项，有m个特征，设置m个虚拟变量

虚拟变量可以有3个值。根据相关资料查询，虚拟变量设置的原则在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定：假如回归模型有截距项有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量。假如回归模型无截距项，有m个特征，设置m个虚拟变量。

模型中引入虚拟变量的作用1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑“文革”因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的“文革”因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）

虚拟变量设置的原则在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定：（1）如果回归模型有截距项有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量。（2）如果回归模型无截距项，有m个特征，设置m个虚拟变量

不需要。虚拟变量模型是用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的质变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到俩个方程的作用，而且接近现实。例如，反映文程度的虚拟变量可取为：1:本科学历；0：非本科学历一般地，在虚拟变量的设置中：基础类型、肯定类型取值为1；比较类型，否定类型取值为0。

虚拟变量 虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的质变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到俩个方程的作用，而且接近现实。 例如，反映文程度的虚拟变量可取为：1:本科学历；0：非本科学历 一般地，在虚拟变量的设置中：基础类型、肯定类型取值为1；比较类型，否定类型取值为0。 模型中引入虚拟变量的作用 1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑“文革”因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的“文革”因素。 2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。 3、提高模型的精度，相当与将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差） [编辑]虚拟变量设置的原则 在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定： 如果有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量。

1、打开电脑，进入“Excel”，建立数据电子表格。2、如图所示，将电子表格数据，导入“eviews”，点击“ok”。3、在窗口中输入“coru2002coilfutureu2002dowu2002shindexu2002nagasu2002opecu2002ueuropeu2002urmb，”分析变量关系。4、打开菜单，点击“graph”，在对话框中输入序列名称“coilfuture”。得到分析图。5、打开“test type”，点击“test”、“intercept”，设置参数，点击“OK”。6、参数设置完毕，弹出对话框，点击“OK”即可。

比如你的变量叫做REG1，针对2010年。你同时还有一个变量叫YEAR，里面是每一个变量对应的年数。那么用以下命令，你能生成一个新的变量，只有当对应的YEAR变量为你想要的2010年时，数值取值为1，其他的都取值为0 ： gen REG1 = (YEAR==2010)。

是用来和其他类别作比较的基础。被赋予0值的那个类别成为基准或基底类。在解释涉及虚拟变量的模型的回归结果时，要知道1和0是如何分配使用的。

stata我来帮你，我替别人做这类的数据分析蛮多的

虚拟变量可以用reg回归。reg是OLS最基础的回归命令，但是当个体虚拟变量较多时，运算速度较慢，此时可以选择使用reg命令来提高运算速度。虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。

啥是虚拟变量了

虚拟变量的作用如下：可以描述和测量定性因素的影响；能够正确反映经济变量之间的关系，提高模型的精度；便于处理异常数据虚拟变量设置的原则如下：在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应该按照下列原则确定如果回归模型有截距项，有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量如果回归模型无截距项，有m个特征，设置m个虚拟变量

三类变量设置虚拟变量方式如下。1、如回归模型有截距项有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量。2、如回归模型无截距项，有m个特征，设置m个虚拟变量。

虚拟变量的作用如下：1. 可以描述和测量定性因素的影响；2. 能够正确反映经济变量之间的关系，提高模型的精度；3. 便于处理异常数据虚拟变量设置的原则如下：在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应该按照下列原则确定：1. 如果回归模型有截距项，有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量；2. 如果回归模型无截距项，有m个特征，设置m个虚拟变量。供参考。

根据定性因素是否有互斥的类型判断是否需要引入虚拟变量。根据查询相关资料信息，虚拟变量的数目设定规则：若定性因素有互斥的类型(或者水平)m个，需要考虑截距项的模型中按照需要引入m-1个虚拟变量。

最小二乘虚拟变量模型是固定影响模型的一类。根据查询相关公开信息，LSDV模型及其参数估计T阶向量(T×n)阶向量*.该模型通常被称为最小二乘虚拟变量(LSDV)模型，有时也称之为协方差分析模型。

可以。选0和1，处理起来就很简单了。选用1234也可以，但是后期处理时会有很多麻烦。自然界最简单的就是0和1。

看起来不错。可是变量的种类是否有点太随心所欲了

1、变量之间可能存在多重共线性，影响结果的准确性。2、变量之间可能存在非线性关系，回归模型可能无法捕捉这种关系。3、虚拟变量是对分类变量进行离散化处理，可能会导致信息损失。

在回归分析中，自变量X既可以是定量数据也可以定类数据。回归分析计算时是将所有自变量X视为数字，但当数据为定类数据时，此时数字代表类别，数字大小本身没有比较意义。因此，这类数据在做回归分析时，需要设置成虚拟变量才能纳入回归分析正确分析数据。

OLS方法。虚拟变量引入模型的方式介绍说明，虚拟变量作为因变量放入模型，可以用OLS方法来计算系数。虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。

可能有两种情况：1.如果是单一虚拟变量，如gender（1=男，0=女），以此对y回归，这一虚拟变量的系数含义为“在其他条件不变的情况下，男性相对于女性的y值高出/低出多少”。高出或低出取决于系数正负号。2.如果是多类别变量生成的虚拟变量，比如所在方位location（东=1西=2南=3北=4），以东为基准生成3个虚拟变量，location2变量的系数表示，在其他条件不变的情况下，西方相对于东方的y值高出/低出多少。其他两个系数也是相对于东方而言的。解释非标准化回归系数（在您的输出上标记为“ B”）和标准化回归系数（标记为“ beta”）的方式有所不同。未标准化的回归系数表示在控制其他IV的情况下，给定IV中每单位更改的DV（您的历史得分）的变化单位数。标准化回归系数告诉您，IV中每SD更改，DV估计更改多少SD。指标不同。线性回归方程含义：线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。