• Title[U] 11.4.3 Factor variablesDescriptionFactor variables are extensions of varlists of existing variables.When a command allows factor variables, inaddition to typing variable names from your dat.....

Title
[U] 11.4.3 Factor variables
Description
Factor variables are extensions of varlists of existing variables.  When a command allows factor variables, in
addition to typing variable names from your data, you can type factor variables, which might look like
i.varname
i.varname#i.varname
i.varname#i.varname#i.varname
i.varname##i.varname
i.varname##i.varname##i.varname
Factor variables create indicator variables from categorical variables, interactions of indicators of categorical
variables, interactions of categorical and continuous variables, and interactions of continuous variables
(polynomials).  They are allowed with most estimation and postestimation commands, along with a few other
commands.
There are four factor-variable operators:
Operator  Description
————————————————————————————————————-
i.        unary operator to specify indicators
c.        unary operator to treat as continuous
#         binary operator to specify interactions
##        binary operator to specify factorial interactions
————————————————————————————————————-
The indicators and interactions created by factor-variable operators are referred to as virtual variables.  They
act like variables in varlists but do not exist in the dataset.
Categorical variables to which factor-variable operators are applied must contain nonnegative integers with values
in the range 0 to 32,740, inclusive.
Factor variables may be combined with the L. and F. time-series operators.
Remarks
Remarks are presented under the following headings:
Basic examples
Base levels
Selecting levels
Applying operators to a group of variables
Basic examples
Here are some examples of use of the operators:
Factor
specification     Result
————————————————————————————————————-
i.group           indicators for levels of group
i.group#i.sex     indicators for each combination of levels of group and sex, a two-way interaction
group#sex         same as i.group#i.sex
group#sex#arm     indicators for each combination of levels of group, sex, and arm, a three-way interaction
group##sex        same as i.group i.sex group#sex
group##sex##arm   same as i.group i.sex i.arm group#sex group#arm sex#arm group#sex#arm
sex#c.age         two variables — age for males and 0 elsewhere, and age for females and 0 elsewhere; if age
is also in the model, one of the two virtual variables will be treated as a base
sex##c.age        same as i.sex age sex#c.age
c.age             same as age
c.age#c.age       age squared
c.age#c.age#c.age age cubed
————————————————————————————————————-
Base levels
You can specify the base level of a factor variable by using the ib. operator.  The syntax is
Base
operator(*)    Description
———————————————————————————————————–
ib#.           use # as base, #=value of variable
ib(##).        use the #th ordered value as base (**)
ib(first).     use smallest value as base (the default)
ib(last).      use largest value as base
ib(freq).      use most frequent value as base
ibn.           no base level
———————————————————————————————————–
(*) The i may be omitted.  For instance, you may type ib2.group or b2.group.
(**) For example, ib(#2). means to use the second value as the base.
If you want to use group==3 as the base in a regression, you can type,
. regress y  i.sex ib3.group
You can also permanently set the base levels of categorical variables by using the fvset command.

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• 选择共线性诊断用于判断多个变量之间是否相互关联以及关联的程度德宾-沃森（Durbin-Watson）DW用来检验回归分析中的残差项是否存在自相关（序列相关）现象“DEPENDNT”：因变量“ZPRED”：标准化预测值“ZRESID”：...
1.多元线性回归SPSS分析
2.自变量中包含分类数据，设置哑变量（虚拟变量的问题）
回归模型中的哑变量是个啥？何时需要设置哑变量？什么是哑变量？什么情况下需要转化哑变量？https://www.sohu.com/a/199698358_489312?spm=smpc.content.content.2.16362100667467JrsONb多元线性回归-如何设置哑变量 - 知乎一.logistic 回归于线性回归的不同： logistic 回归，因变量是分类变量 线性回归，因变量是连续变量 二.多元线性回归-如何设置哑变量 （一）当单个自变量是分类变量，水平等于2时，不需要设置哑变量 （二）当单个…https://zhuanlan.zhihu.com/p/65914753SPSS进行线性回归中分类变量哑变量的设置——【杏花开医学统计】陈老师spss数据分析_哔哩哔哩_bilibili陈老师数据分析QQ/微信1622275006更多数据分析视频、资料下载, 互动问答www.databbs.net陈老师spss数据分析论坛www.spssbbs.com杏花开医学统计www.xinghuakai.com杏花开医学统计公众号：xhk345微信公众号: 谦瑞数据https://www.bilibili.com/video/BV1L4411z7FF?spm_id_from=333.999.0.0刻意练习18：用SPSS创建虚拟变量/哑变量|数据小兵博客SPSS【转换】菜单下的【创建虚变量】功能，可以将分类变量转换为虚拟变量，在线性回归中如果遇到无序分类变量的自变量，此时这个菜单就可以派上用场了，可以帮助用户快速完成哑变量处理。http://www.datasoldier.net/archives/1542补充：对上面spss创建虚拟变量的补充

设置虚拟变量时，一定要针对分类变量，有时候你的分类变量会被SPSS自动识别为数值变量，这时候要将变量类型从数值类型改为分类类型（标度改为名义）。否则是无法生成虚拟变量的。

设定哑变量时，应该选择哪一类作为参照呢？
分类变量哑变量设置后，参照到底如何选择？【1061】分类变量哑变量设置后，参照到底如何选择？【1061】http://www.360doc.com/content/20/1023/19/72085106_942043345.shtml
100天机器学习(100-Days-Of-ML)day3多元线性回归及虚拟变量陷阱分析_三年研究生能改变多少-CSDN博客本系列为100天机器学习学习笔记。详细请参考下方作者链接：100天机器学习github:https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-CodeDay3多元线性回归第1步: 数据预处理导入库:import pandas as pdimport numpy as np导入数据集dataset = pd.read_csv('50_Star...https://blog.csdn.net/ssswill/article/details/86151933
3. anova方差分析
[统计学笔记九] 方差分析（ANOVA）_梅森上校的博客 业精于勤荒于嬉，形成于思毁于随。-CSDN博客[统计学笔记九] 方差分析（ANOVA）方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)方差分析（ANOVA）又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fister发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类：一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分...https://blog.csdn.net/seagal890/article/details/105021319SPSS篇—方差分析_小白数据营的博客-CSDN博客_spss方差分析上一篇文章跟大家分享了如何用SPSS进行回归分析，知道了回归分析下的用途以及使用的场景。今天跟大家分享的就是之前文章里面出现很多次的一个分析—方差分析。方差分析又被称作“F检验”或者“变异数分析”，主要是用于两个及两个以上样本均值差异的显著性检验。方差分析和回归分析一样，也有很多个分支。对于方差分析，一般我们是用来研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对因变量的影响大小。我...https://blog.csdn.net/weixin_37577165/article/details/994074044. 关于自变量显著问题的一些说明
回归方程及回归系数的显著性检验 - 百度文库https://wenku.baidu.com/view/03e42de3930ef12d2af90242a8956bec0975a5d5.html?rec_flag=default&fr=Recommend_RelativeDoc-60350,60272,40340,60399-kpdrec_doc_pc_view-5b29efd3f68a6529647d27284b73f242326c31fb&sxts=1636256083840
思考：用T检验和F检验剔除自变量方法是不同的
T检验：

F检验：

5.残差图分析


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• dummyVars函数:dummyVars creates a full set of dummy ... less than full rank parameterization----建立一套完整的虚拟变量先举一简单的例子：surveysurvey## service## 1 very unhappy## 2 unhappy## 3 ...

dummyVars函数:dummyVars creates a full set of dummy variables (i.e. less than full rank parameterization----建立一套完整的虚拟变量
先举一个简单的例子：
survey
survey
## service
## 1 very unhappy
## 2 unhappy
## 3 neutral
## 4 happy
## 5 very happy
# 我们可以直接增加一列rank，用数字代表不同情感
survey
survey
## service rank
## 1 very unhappy 1
## 2 unhappy 2
## 3 neutral 3
## 4 happy 4
## 5 very happy 5
显然，对于单个变量进行如上处理并不困难，但是如果面对多个因子型变量都需要进行虚拟变量处理时，将会花费大量的时间。
下面用caret包中的dummyVars函数对因子变量进行哑变量处理。
library(caret)
customers
customers
## id gender mood outcome
## 1 10 male happy 1
## 2 20 female sad 1
## 3 30 female happy 0
## 4 40 male sad 0
## 5 50 female happy 0
# 利用dummyVars函数对customers数据进行哑变量处理
dmy
# 对自身变量进行预测，并转换成data.frame格式
trsf
trsf
## id gender.female gender.male mood.happy mood.sad outcome
## 1 10 0 1 1 0 1
## 2 20 1 0 0 1 1
## 3 30 1 0 1 0 0
## 4 40 0 1 0 1 0
## 5 50 1 0 1 0 0
从结果看，outcome并没有进行哑变量处理。
我们查看customers的数据类型
str(customers)
## 'data.frame': 5 obs. of 4 variables:
## $id : num 10 20 30 40 50 ##$ gender : Factor w/ 2 levels "female","male": 2 1 1 2 1
## $mood : Factor w/ 2 levels "happy","sad": 1 2 1 2 1 ##$ outcome: num 1 1 0 0 0
可见，outcome的默认类型是numeric，现在这不是我们想要的。接下来将变量outcome转换成factor类型。
customers$outcome str(customers) ## 'data.frame': 5 obs. of 4 variables: ##$ id : num 10 20 30 40 50
## $gender : Factor w/ 2 levels "female","male": 2 1 1 2 1 ##$ mood : Factor w/ 2 levels "happy","sad": 1 2 1 2 1
## $outcome: Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 1 1 1 customers中的变量outcome类型转换后，我们再次用dmy对该数据进行预测，并查看最终结果。 trsf trsf ## id gender.female gender.male mood.happy mood.sad outcome0 outcome1 ## 1 10 0 1 1 0 0 1 ## 2 20 1 0 0 1 0 1 ## 3 30 1 0 1 0 1 0 ## 4 40 0 1 0 1 1 0 ## 5 50 1 0 1 0 1 0 可见，outcome也已经进行了虚拟变量处理。 当然，也可以针对数据中的某一个变量进行虚拟变量(哑变量)处理。如我们需要对customers数据中的变量gender进行哑变量处理，可以执行以下操作： dmy trfs trfs ## gender.female gender.male ## 1 0 1 ## 2 1 0 ## 3 1 0 ## 4 0 1 ## 5 1 0 对于两分类的因子变量，我们在进行虚拟变量处理后可能不需要出现代表相同意思的两列(例如：gender.female和gender.male)。这时候我们可以利用dummyVars函数中的fullRank参数，将此参数设置为TRUE。 dmy trfs trfs ## id gender.male mood.sad outcome.1 ## 1 10 1 0 1 ## 2 20 0 1 1 ## 3 30 0 0 0 ## 4 40 1 1 0 ## 5 50 0 0 0 End. 作者:谢佳标 来源:天善智能 本文均已和作者授权，如转载请与作者联系。  展开全文 • zhangli106601 发表于 2010-5-15 14:14 本人在做虚拟变量回归时如果包含截距项那么拟合优度R平方值比较低为0.7，截距项和其他回归系数值均显著；但是如果去掉截距项R平方值会达到0.998，截距项和其他回归系数值也...  zhangli106601 发表于 2010-5-15 14:14 本人在做虚拟变量回归时如果包含截距项那么拟合优度R平方值比较低为0.7多，截距项和其他回归系数值均显著；但是如果去掉截距项R平方值会达到0.998，截距项和其他回归系数值也均显著。现在想请教下各位大虾到底要不要截距项啊？？？You need to post how you did it. According the limited information above, it is imposible. Here is a simulation for your problem. The coef for x and r-square are the same. The only difference is the interpretation of dummy(c=0,1,2) + intercept. They are same. data t1; do i = 1 to 100; c=mod(i,3); x=rannor(123); error=rannor(123); y=c+1*x + error; output; end; run; proc glm data=t1; class c; model y=c x/solution; run; quit; proc glm data=t1; class c; model y=c x/solution noint; run; quit; *********************** The SAS System 14:05 Saturday, May 15, 2010 30 The GLM Procedure Class Level Information Class Levels Values c 3 0 1 2 Number of Observations Read 100 Number of Observations Used 100 The SAS System 14:05 Saturday, May 15, 2010 31 The GLM Procedure Dependent Variable: y Sum of Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F Model 3 154.4179842 51.4726614 60.01 <.0001> Error 96 82.3390611 0.8576986 Corrected Total 99 236.7570452 R-Square Coeff Var Root MSE y Mean 0.652221 111.3991 0.926120 0.831354 Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > F c 2 66.93327984 33.46663992 39.02 <.0001> x 1 87.48470433 87.48470433 102.00 <.0001> Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F c 2 65.47431949 32.73715975 38.17 <.0001> x 1 87.48470433 87.48470433 102.00 <.0001> Standard Parameter Estimate Error t Value Pr > |t| Intercept 1.962378170 B 0.16123655 12.17 <.0001> c 0 -1.955754798 B 0.22800059 -8.58 <.0001> c 1 -1.302729216 B 0.22633900 -5.76 <.0001> c 2 0.000000000 B . . . x 1.069740088 0.10592038 10.10 <.0001> NOTE: The X'X matrix has been found to be singular, and a generalized inverse was used to solve the normal equations. Terms whose estimates are followed by the letter 'B' are not uniquely estimable. The SAS System 14:05 Saturday, May 15, 2010 32 The GLM Procedure Class Level Information Class Levels Values c 3 0 1 2 Number of Observations Read 100 Number of Observations Used 100 The SAS System 14:05 Saturday, May 15, 2010 33 The GLM Procedure Dependent Variable: y Sum of Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F Model 4 223.5328621 55.8832155 65.15 <.0001> Error 96 82.3390611 0.8576986 Uncorrected Total 100 305.8719232 R-Square Coeff Var Root MSE y Mean 0.652221 111.3991 0.926120 0.831354 Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > F c 3 136.0481578 45.3493859 52.87 <.0001> x 1 87.4847043 87.4847043 102.00 <.0001> Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F c 3 141.7730055 47.2576685 55.10 <.0001> x 1 87.4847043 87.4847043 102.00 <.0001> Standard Parameter Estimate Error t Value Pr > |t| c 0 0.006623372 0.16126934 0.04 0.9673 c 1 0.659648954 0.15894131 4.15 <.0001> c 2 1.962378170 0.16123655 12.17 <.0001> x 1.069740088 0.10592038 10.10 <.0001>  展开全文 • 为什么需要虚拟变量？ 大多数数据都可以用数字来衡量，如身高和体重。然而，诸如性别、季节、地点等变量则不能用数字来衡量。相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。 例子：性别 让我们假设x对y的影响在男性和女性中... • 使用R语言做逻辑回归的时候，当自变量中有分类变量(大于两)的时候，对于回归模型的结果有一点困惑，搜索相关知识发现不少人也有相同的疑问，通过查阅资料这里给出自己的理解。首先看一实例(数据下载自：... • 原标题：不要再稀里糊涂的做回归了：如何设置哑变量虚拟变量 ( 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... • 这一章笔记围绕虚拟变量问题展开，主要介绍虚拟变量的引入形式和分析方法，重点介绍双重差分模型的应用方法。 • 密码子的第一碱基要求严格，行设虚拟所以和反密码子识别时要求严格。置自动密码子是由三连续的核苷酸组成。某农户的麦田施用磷肥,折合P2O5亩用量为4kg，设置当施磷肥小区亩小麦收获物中含P2O56kg，未施磷肥小区... • 计量经济学实验报告(虚拟变量).doc计量经济学实验报告实验三：虚拟变量模型姓名：上善若水班级：序号：学号： 中国人均消费影响因素一、理论基础及数据1. 研究目的本文在 HYPERLINK "/dangdai/" 现代消费理论的基础... • vscode上创建虚拟环境的方法已经有很，但是很时候我们在搭建完虚拟环境后，调用环境变量时，python的搜索路径依然会从默认的环境变量开始查找，导致包的路径无法调用我们所创建的虚拟环境中，因此，这里介绍如何... • 在建立模型之前，我们常要先对数据的类型作出判断，连续型数据可以不做处理，而离散型数据则可能需要转为虚拟变量。下文使用R语言中的经典数据集 mtcarsmtcarsmtcars 进行演示 Python:Python:Python: 数据集内的数据... • 如果你真的想减少行数，可以在this question中找到一解决方案，在这里您可以自己创建函数，在此处重复，并进行修改，以便您可以定义要拆分的轴： function varargout = split(x,axis) % return matrix elements ... • 然后ENV是设置了一环境变量，这句命令同样会产生一layer，再然后就是需要执行的命令，同样会产生一layer。如果你更改了某一层的信息，那么从这层之后所有的层都需要重新build。 更的关于docker images的... • 查了半天都说是环境变量的问题，但是我对比了一下，环境变量设置对了，而且之前一直用的好好的。想不明白，于是卸载conda准备从头安装，然后发现cmd启动不了了，紧接着更诡异的事情发生了，pycharm和idea也启动不... • 1、 pip install virtualenv -i ...(virtualenvwrapper是virtualenv的扩展包，让workon命令可以用) 3、创建虚拟环境： 方式一：可忽略（virtualenv -p python3 虚拟环境名字 ，使用virtuale • Excel 文件转成stata文件工具： Stata Transfer 一、中介效应(Mediating effects) 仔细展示一下代码 自变量 council_pre 理事长 council_se 秘书长 逐步检验回归系数 //检验方程一 reg 因变量变量 控制变量 //... • 举一例子，如职业因素，假设分为学生、农民、工人、公务员、其他共5分类，其中以“其他职业”作为参照，此时需要设定4变量X1-X4，如下所示：X1=1，学生；X1=0，非学生；X2=1，农民；X2=0，非农民；X3=1，... • 广告Apple iPad，AirPods Pro，Bose耳机，机械键盘网络虚拟终端，健身环等着您(2)虚拟终端: 除了物理终端，系统还将为我们提供6个虚拟终端. 这些虚拟终端连接到物理终端，并通过软件进行虚拟化. 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