使用擬合模型的標準最小平方法和廣義回歸個性時，分類變數的「one-hot」或「指標參數化」格式不同。
例如，以下迴歸具有連續反應和兩個預測變數（FICO，連續變數）和貸款類型（兩個類別，O 和 R）。使用擬合模型對這兩個預測變數進行最小平方法迴歸擬合。使用標準最小平方法特性和指標參數化，輸出如下所示：
如果您擬合相同的模型，但選擇具有常態模型的廣義迴歸來處理誤差（並因此獲得 OLS 擬合），則輸出如下所示：
估計值相同，但虛擬變數的標籤已更改。
我更喜歡廣義回歸的標籤，因為它表示被遺漏的群組，但無論使用哪一個都應該是相同的。學生發現標籤的變化令人困惑。
