类别变量

因变量是二分类变量不是用多元logistic回归,因为这个必须要超过2个分类的因变量你需要用的是二元logistic回归分析.操作方式跟回归分析一样的如果你有多选题,是需要把多选题按照每个选项设置为单独题目,采用01输入的方式编码

1、因变量不需要做中心化转换； 2、第一步是自变量进入回归方程；第二步是自变量和调节变量一起进入；第三步是自变量、调节变量、交互项一起进入；

f 变量=1，生成新变量为=1，其余为0fi变量=2，生成新变量为=1，其余为0

不知道你为什么将企业性质作为控制变量，是希望得到国企和私企两个回归模型吗？如果这样可以将这个变量分割来做，不需要做控制变量。在多因素方差分析中有控制变量，而在回归分析中没有这个概念，你可以将这个变量一起选做自变量做回归分析，从而模型才能考虑企业总资产对企业绩效和高管薪酬的影响。

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。

自变量是类别变量的话，应该分别计算中介变量到因变量的系数，比如A类别算一次，B类别算一次。但这样你模型中的中介变量这个角色就变为自变量的角色了，自变量的角色变成了调节变量的角色。

不完全正确。面板数据回归并不是将地区设置为分类变量。实际上，面板数据回归是利用面板数据的优势，对特定主体在时间序列上的数据进行回归分析。所谓面板数据，是指在一定时间内，对多个个体或单位的多个变量进行观测的数据集，如对不同地区、不同企业或行业等的多个年度数据；而面板数据回归则是针对面板数据进行的回归分析。通常，面板数据回归模型可以分为固定效应模型和随机效应模型两种。其中，固定效应模型指个体固定特征或常数不变，而随机效应模型则认为个体特征或常数服从某种分布，其具体选择需要根据其样本性质、数据特征等进行判别和选择。在面板数据回归中，需要使用各自数据特性和回归原理，同时还需要考虑固定效应、随机效应与空间自相关等问题，以便分析时间序列变化和主体间的相互影响。因此，面板数据回归不同于单纯的类别变量分析，其本质是更为复杂和系统化的数据分析方法，应用领域十分广泛，如经济学、金融学、医学等多个领域。

不是类别变量。根据查询相关资料信息这是一道选择题，A正确、B错误，正确答案是B错误。

统计学类别变量分析主题包括以下几个方面：社会经济统计：包括人口统计、社会经济统计、农业统计、工业统计、建筑业统计、交通运输统计、财政金融统计、商业统计、劳动统计、教育统计等。环境统计：包括自然资源统计、环境污染统计、生态环境统计、环境质量统计等。生物统计：包括人类遗传统计、生理统计、心理统计等。工程统计：包括工程设计统计、工程管理统计、工程经济统计等。医学统计：包括医学临床统计、疾病统计、药物统计等。心理统计：包括心理测量统计、心理咨询统计等。金融统计：包括利率统计、股票市场统计、房地产市场统计等。教育统计：包括学生统计、教师统计、教育经费统计等。

类别变量可以用012表示。根据查询相关信息得知，类别变量可以用012表示，这属于数值型变量。

分类变量是水平变量，例如我设置了三个水平的农药浓度数值变量是连续性的，一般就是测量的数据，例如株高，叶数等至于什么是dependent，什么是independent，就看你把谁作为纵坐标了，你要看农药水平下的株高，株高就是dependent，农药量就是independent；而如果你要看不同株高下的叶片数，那么株高就是independent，而叶数才是dependent希望对你有帮助

类似有共线性问题吧！FRS2233

R语言中有 arules 包，看看这包的使用方法；作关联规则分析即可。

R语言中有 arules 包，看看这包的使用方法；作关联规则分析即可。

理科男的世界让我们这些俗人不能懂呀，你就不能好好说话啊

中介效应的分析中，自变量，中介变量，以及因变量都可以是类别变量。

调节变量是类别变量，要根据自变量的情况而定。若自变量是连续变量，做分组回归: 按调节变量的取值分组, 做因变量对自变量的回归，若回归系数的差异显著, 则调节效应显著。若自变量也是类别变量，做两因素有交互效应的方差分析( ANOVA ) , 交互效应即调节效应。

如何做调节变量是类别变量的调节效应如果自变量和调节变量均为分类数据，可以用双因素方差分析。如果自变量为分类数据，调节变量为定量数据，可以用分层回归。两种方法spssau均有提供，推荐使用。

自变量是类别还是什么，如果都是类别，做一般线性模型就行了

变量是一段有名字的连续存储空间。在源代码中通过定义变量来申请并命名这样的存储空间，并通过变量的名字来使用这段存储空间。变量是程序中数据的临时存放场所。在代码中可以只使用一个变量，也可以使用多个变量，变量中可以存放单词、数值、日期以及属性。

就是该数据的安排是按类别来分的，如性别中的男、女。这是一种最低级的数据，数据没有大小之分，除了表示类别，没有其他任何意义。而高级的数据，是可以按照一定标准转化为低级数据类型的。在统计书里面，介绍四种数据类型的时候，有详细说明和例子~~~

嗯，在分类变量中包括二分类的变量和多分类的变量，其中二分类的变量改成虚拟变量，只要将一类赋值为0，另一类赋值为1就可以了，0作为对照组；如果是多分类的变量，改成虚拟变量时，需要设立分类数减1的虚拟变量，比如年级有三个值：一年级、二年级、三年级，那就需要设两个虚拟变量：年级1、年级2，以一年级作为对照组，那年级1和年级2同时为0则表示一年级，年级1为1，年级2为0表示二年级，年级1为0，年级2为1表示三年级。在输入数据时，数据中有两个变量：年级1和年级2，两个变量的取值都是0和1，在做回归分析时将这两个变量选入自变量中就可以了。（这些在logistic回归中其实就一步完成了，但是在线性回归中就按照上面说的，比较麻烦。）不知道我是否说明白了。

if 变量=1，生成新变量为=1，其余为0fi变量=2，生成新变量为=1，其余为0

主要是要选对算法.同时处理分类变量和数值变量,K-Protype算法就可以办到.K-Means就只能处理数值型变量,K-Mode可以处理分类型变量.你采用K-Protype算法即可.

单因素多变量方差分析中观测变量应为（因)变量，控制变量为类别变量

如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的，那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类，有3个或以上时，需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量。这个需要自己重新编码，就是把每个分类单独一列，该项选择了就编码成1，其他的是0然后把这些单独设置的全部一起移入自变量对话框跟定量自变量一起做回归就好了

变量的分类(一)类别变量、顺序变量、等距变量和比率变量。类别变量：又叫名称变量，它是指其数值只用于区分事物的不同类别，而并不表示事物数量大小关系的一种变量。

二分类变量即为那些结局只有两种可能性的变量，如有效与否，心梗，心血管不良事件，死亡等，一般将发生事件的人数除以样本量总数得到的事件发生率作为结局考察。生物统计学论坛 在多重回归、Logistic回归模型中，自变量可以是连续型变量（interval variables），也可以是二项分类变量，和多分类变量。为了便于解释，对二项分类变量（如好坏、死活、发病不发病等）一般按0、1编码，一般0表示阴性或较轻情况，而1表示阳性或较严重情况。如果对二项分类变量按+1与-1编码，那么所得的logistic回归OR=exp（2beta），多重回归的beta同样增加一倍，容易造成错误的解释。因此建议尽量避免“+1”、“-1”编码形式。多分类变量又可分为有序（等级）或无序（也叫名义），如果是有序（ordinal）分类变量，一般可按对因变量影响由小到大的顺序编码为1、2、3、...，或按数据的自然大小，将它当作连续型变量处理。如果是无序的（nominal）分类变量，则需要采用哑变量（dummy variables）进行编码，下面以职业（J）为例加予以说明。 假如职业分类为工、农、商、学、兵5类，则可定义比分类数少1个，即5－1=4个哑变量

不要。有序类别变量不要标准化，如果你的数据全是现在的这种1-5编码的有序类别变量，不用对原始数据进行标准化。只需保证控制变量中的连续变量近似服从正态分布即可。

能取小数的变量是连续变量，不能取小数的变量是离散变量

我们知道，当分类自变量的类别大于两个的时候，需要建立一组虚拟变量（哑变量）来代表变量的归属性质。一般虚拟变量的数目比分类变量的数目少一个，少掉的那个就作为参照类（reference category），参照类的选取是随意的。 问题来了：为什么要这么做呢？如果把这个类别变量（尤其是有序变量）当做连续变量处理，有什么不对的地方吗？ 举个栗子：教育变量在回归中作为控制变量。按教育程度由低到高依次记为 1~6，回归中把教育作为一个连续变量 edu 和作为 6 个哑变量 edu1~edu6 处理有何不同？ 从系数含义来讲，作为连续变量的 edu， 其系数代表每提升一个教育程度对因变量的影响。由于结果中只有一个系数，其潜在假设是 edu1 和 edu2 对因变量影响的差异 = edu2 和 edu3 对因变量影响的差异 = edu3 和 edu4 对因变量影响的差异 = ……。现实中满足这种假设的情形极为少见。 若作为哑变量处理，参照类的系数为 0，其余哑变量的系数代表与参照类相比对因变量的影响多多少（高出的截距）。它允许各类之间的影响存在差异，可以刻画的情形更多，适用范围更广。 从模型上看，作为连续变量处理的模型为 作为虚拟变量处理的模型为 引入虚拟变量的本质是对不同类别的子样本使用不同的截距项（引入虚拟变量的交乘项则是使用不同斜率）。该式子等价于回到问题上，在类别变量是有序的，且编码间隔为 1， 且已知相邻类别间对因变量的影响大致相等的情况下，作为连续变量处理的模型估计出来的系数 是不是无偏的？此时的 与 有什么关系？ （亲身实践表明，确实会有偏误，系数和 t 统计量都会偏大（负数的话绝对值更小）。在样本量较小、类别变量较多的情况下，比如用子样本回归，用连续变量处理会使不显著的会变为显著。另一个问题是：当模型中的哑变量太多，是否会降低系数的显著性？） 在通常情况下，虚拟变量往往用作控制变量。如果不关心 的系数准确性，这样的模型设定会不会影响核心解释变量的估计量 的准确性？