什么是虚拟变量

一般在引入虚拟变量时要求每一定性变量所需虚拟变量个数比该定性变量的类别数少1，即若有m个定性变量，则只在模型中引入m-1个虚拟变量。如果引入m个虚拟变量，就会导致模型解释变量间出现完全共线性的情况。一般将由于引入虚拟变量个数与定性因素个数相同出现的模型无法估计的问题为“虚拟变量陷阱”。

是柯布道格拉斯模型解释如下：柯布-道格拉斯生产函数(Cobb-Douglasproductionfunction)用来预测国家和地区的工业系统或大企业的生产和分析发展生产的途径的一种经济数学模型,简称生产函数.本文对大量的生产数据进行处理,建立多项式拟合模型和线性规划模型对数据进行处理完成问题,对生产数据分析我们建立了多项式拟合,通过误差分析,多项式拟合模型是完全符合数据的.但通过使用线性回归方法求得的柯布-道格拉斯生产函数,通过对其进行误差分析我们知道柯布-道格拉斯生产函数与原始数据的误差比多项式拟合模型下的误差小的多.

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。

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 ( Dummy Variables) 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。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，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。例如，反映文化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。

您好，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。