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第7章回归分析5-虚拟变量的回归分析，回归分析类型，变量和参数都是定量变量的回归分析，即我们经常执行的回归分析变量是定量变量，参数中包含定性变量的回归分析-即包含虚拟变量的回归分析变量是定性变量的回归分析-Logistic回归分析，参数中包含定性变量的回归分析，参数中包含定性变量的回归分析您可以将该信息应用于路线回归。但是，必须将郑变量转换为哑变量(也称为虚拟变量)，然后将其引入方程式，这样才能清楚地解释结果回归的结果。哑巴变量的建立，对于具有k类的定性变量，在设置哑巴变量时，只设置k-1哑巴变量。例7.4特定地区女性年龄、文化水平及居住状况对增生儿童数量的影响分析。数量变量：年龄正变量：文化水平，地区Spss数据：女性生育子女数。SAV，设置哑巴变量，原始变量编码值虚拟变量分配操作文化级别=1(文盲)所有EDU=0文化级别=2(小学)EDU2=1，其他EDU=0文化级别=3(中学)EDU3=也就是说，文化水平是文盲，居住地点在农村的时候，这种情况被称为参考类(其他情况将比较)，这是一个回归方程，显示所有参考类女性的年龄每上升一岁，曾生子女的平均变化量为0.068个。 回归方程解释说，文化水平为小学、居住地为农村时，小学生文化水平的女性比文盲女性的子女人数少B2部分，即1.13人。根据回归方程的说明，当教育水平是文盲，居住地是城市时，对于相同的年龄和文化水平，城市女性的子女数量比农村女性少B6个以上，即0.49人。回归方程的说明，简单地说，该回归方程以女性曾生子女数的年龄回归线为基准，增加1.41，年龄每增加1岁，参考女性的平均曾生子女数就增加0.068。城市女性比农村女性的平均曾祖父少0.49人。小学、初中、高中、大学文化中，女性的平均曾祖母数也比文盲女性少1.13，1.31，1.58，1.57人(年龄和居住地相同时)。回归方程的说明，文化程度实际上是顺序变量。初中边际效果：使用表示顺序变量相邻分类的实际效果，可以如下计算边际效果：可以使用以下方法对示例7.2执行回归分析：小学=-1.13中学=-0.18高中=-0.27大学=0.01，回归分析，以此类推。示例7.2中的数据包括以虚拟变量或虚拟变量形式表示定性变量“revenue”的参数。SPSS输出结果，SPSS输出结果，回归分析，回归方程如下：总统任期对产业指数变化的影响实例，现有道琼斯产业平均指数(DJIA)确定8名总统4年任期内的变化，使用回归分析确定政党和总统
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