使用拟合模型的标准最小二乘法和广义回归特征时，分类变量的“单热”或“指标参数化”格式不同。
例如，以下回归具有连续响应和两个预测变量（FICO，一个连续变量）和贷款类型（两个类别，O 和 R）。 使用拟合模型对这两个预测变量进行最小二乘回归拟合。 使用标准最小二乘法和指标参数化，输出如下所示：
相反，如果您拟合相同的模型，但为错误选择具有正态模型的广义回归（并因此获得 OLS 拟合），则输出如下所示：
估计值相同，但虚拟变量的标签已更改。
我更喜欢广义回归的标签，因为它表示遗漏的组，但无论使用哪个都应该相同。 学生发现标签的变化令人困惑。
