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有多个类别变量时对Beta的解释
我理解是分类变量等于0(或参考组)时的均值的概念,最终解释为回归系数是两个类别的均值之差。即使有> 2个类别,我也会假设每个解释该类别的均值和参考之间的差异。β^0β^0\hat\beta_0β^β^\hat\beta 但是,如果将更多变量引入多变量模型,该怎么办?现在,截距是什么意思,意味着它不能作为两个分类变量的参考?例如性别(M(参考)/ F)和种族(白人(参考)/黑人)都在模型中。是平均仅为白人男性?一个人如何解释其他可能性?β^0β^0\hat\beta_0 作为单独的注释:对比声明是否可作为一种方法来研究效果修改?还是只是看到不同级别的效果()?β^β^\hat\beta
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