Для того чтобы установить влияние какого-либо события на коэффициент линейной регрессии при нефиктивной переменной, в модель включают дополнительные переменные, которые могут помочь учесть это влияние. Рассмотрим, как это сделать шаг за шагом:

1. Определите событие: Прежде всего, необходимо четко определить, какое именно событие вы хотите изучить. Это может быть, например, введение нового закона, экономический кризис, изменение цен на сырье и т.д.
2. Создайте фиктивные переменные: Для анализа влияния события на зависимую переменную, создайте фиктивную переменную (dummy variable). Эта переменная принимает значение 1 в период, когда событие произошло, и 0 в остальные периоды. Например, если событие произошло в 2020 году, то фиктивная переменная будет равна 1 для всех наблюдений в 2020 году и 0 для всех остальных.
3. Включите фиктивные переменные в модель: Теперь добавьте эту фиктивную переменную в вашу модель линейной регрессии. Модель может выглядеть следующим образом:
   • Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3D + ε

   где Y - зависимая переменная, X1 и X2 - независимые переменные, D - фиктивная переменная, а ε - ошибка модели.

4. Оцените модель: После добавления фиктивной переменной, оцените модель с помощью метода наименьших квадратов (OLS). Это позволит вам получить коэффициенты для всех переменных, включая фиктивную.
5. Интерпретируйте результаты: Обратите внимание на коэффициент фиктивной переменной. Если он статистически значим, это будет указывать на то, что событие оказало влияние на зависимую переменную. Интерпретируйте значение коэффициента: положительное значение указывает на увеличение зависимой переменной, а отрицательное - на уменьшение.

Таким образом, включение фиктивной переменной в модель позволяет вам оценить влияние определенного события на зависимую переменную и понять, как это событие изменяет отношения в модели линейной регрессии.