Фиктивные переменные (или дummies) в уравнении множественной регрессии используются для представления категориальных данных в числовом формате. Это позволяет включить категориальные переменные в регрессионный анализ, который требует числовые входные данные. Давайте разберемся, что такое фиктивные переменные и как они работают.

• Фиктивные переменные представляют собой бинарные переменные, которые принимают значение 0 или 1.
• Каждая категория (группа) представляется отдельной фиктивной переменной.
• Если объект принадлежит к данной категории, переменная принимает значение 1, если нет – 0.

Предположим, у нас есть переменная "Пол", которая может принимать два значения: "Мужской" и "Женский". Для включения этой переменной в регрессионную модель мы создадим одну фиктивную переменную:

• Пол_Мужской: 1, если пол мужской; 0, если женский.

Таким образом, если у нас есть 100 наблюдений, мы создадим одну фиктивную переменную для "Мужского" пола, а "Женский" пол будет представлен значением 0 этой переменной.

1. Определите категориальные переменные в вашем наборе данных.
2. Для каждой категории создайте фиктивную переменную, исключив одну категорию (это будет базовая категория).
3. Присвойте значения 0 или 1 для каждой фиктивной переменной в зависимости от принадлежности наблюдения к категории.
4. Включите созданные фиктивные переменные в ваше уравнение множественной регрессии.

Таким образом, фиктивные переменные позволяют регрессионной модели учитывать влияние категориальных факторов на зависимую переменную, что делает анализ более точным и полным.