Для отражения влияния на эндогенную переменную Y сопутствующих качественных переменных в регрессионную модель вводятся думми-переменные.

Думми-переменные (или фиктивные переменные) используются для кодирования качественных характеристик, которые могут влиять на зависимую переменную. Они принимают значения 0 или 1 и представляют собой наличие или отсутствие определенного признака.

Рассмотрим основные шаги, как вводить думми-переменные в регрессионную модель:

1. Определение качественных переменных: Сначала необходимо определить, какие качественные переменные могут оказывать влияние на Y. Например, это могут быть такие факторы, как пол, регион проживания, уровень образования и т.д.
2. Создание думми-переменных: Каждая качественная переменная должна быть преобразована в набор думми-переменных. Например, если у вас есть переменная "цвет" с возможными значениями "красный", "синий" и "зеленый", то вы создадите две думми-переменные: "цвет_красный" и "цвет_синий". Цвет "зеленый" будет подразумеваться, когда обе думми-переменные равны 0.
3. Ввод в регрессионную модель: После создания думми-переменных их необходимо включить в регрессионную модель. Например, если вы хотите оценить влияние этих переменных на Y, ваша модель может выглядеть следующим образом: Y = β0 + β1 * цвет_красный + β2 * цвет_синий + ε, где β0 - константа, β1 и β2 - коэффициенты, отражающие влияние соответствующих цветовых категорий на Y.
4. Интерпретация результатов: После оценки модели необходимо интерпретировать полученные коэффициенты. Например, если коэффициент β1 положительный, это может означать, что наличие красного цвета связано с увеличением значения Y по сравнению с базовой категорией (в данном случае - зеленым цветом).

Таким образом, думми-переменные позволяют учитывать качественные характеристики в количественных моделях, что способствует более точному анализу влияния различных факторов на зависимую переменную.