如何解释虚拟变量回归分析的结果？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />你好，亲爱的，
我是 Jmp 的初学者，也只是临时用户。 尽管如此，我还是希望你能帮助我。
我目前正在写我的学士论文，并且有点高估了我的 JMP 知识，所以我根本没有任何进展。
我想对两个不同的行业进行回归分析。
对于每个行业，我想分析一个自变量对三个因变量的影响。 建议我为每个行业创建一个编码为 1 和 0 的虚拟变量，以便在回归模型中捕获这两个行业。
我将此虚拟变量作为自变量包含在模型中。 然而，我感觉 JMP 并没有检查它只是一个虚拟的。 同时，我不知道如何用虚拟解释结果。
或者，我当然可以为每个行业构建自己的回归模型，然后对两者进行比较。 然而，我的学士论文导师坚信，将所有内容集成到一个模型中更有意义。
我已经准备好了截图。 也许这让整个“问题”变得更加清晰。 
根据 F 值，即使解释的方差仅为 6%，模型对于该因变量也是显着的。 那么这是否意味着因变量只能用自变量的6%来解释呢？ 虚拟人是变量行业（家电）。 影响图说明了什么？ 我期望更多的是组合图，所以基本上是影响图“每日页面帖子数”中类别 1 的图和类别 0 的图。
不幸的是，我真的不知道这个结果说明了什么。 我真的希望你们中的一位能够帮助我，让我最终能够完成我的学士论文。
如果有任何不清楚的地方，请随时询问。 我尽力回答每一个问题。
此致
凡妮莎
回复：如何解释虚拟变量回归分析的结果？嗨瓦妮莎
虚拟变量是当您在拟合模型时将名义变量插入 X 时，Jump 会自动使用的一个技巧。
选项 1：正如您所写，对每个组（行业）运行回归，结果如下图：
即每个条目一个截距和一个斜率（截距和梯度）
选项 2：通过分析 --> 拟合模型输入以下内容
该类型与您的行业相对应。
如果您现在按“运行”，您将获得以下图形和评估：
和
现在所有物种的斜率都相同，均为 6.90，但会根据类别而变化。
如果是“轻型巡洋舰”，则直道向上移动 17.54。
并且不要感到惊讶，“驱逐舰”的移动包含在拦截中，并且没有单独指定。
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