Il formato per "one-hot" o "parametrizzazione dell'indicatore" delle variabili categoriali non è lo stesso quando si utilizzano i minimi quadrati standard e le personalità di regressione generalizzate del modello di adattamento.
Ad esempio, la seguente regressione ha una risposta continua e due predittori (FICO, una variabile continua) e Tipo di prestito (due categorie, O e R). Adatta una regressione dei minimi quadrati con questi due predittori utilizzando Stima modello. Con la personalità dei minimi quadrati standard e la parametrizzazione dell'indicatore, l'output è simile al seguente:
Se invece si adatta lo stesso modello ma si seleziona una regressione generalizzata con un modello normale per gli errori (e quindi si ottiene un adattamento OLS), l'output è simile al seguente:
Le stime sono le stesse, ma l'etichettatura per la variabile fittizia è cambiata.
Preferisco l'etichettatura della regressione generalizzata poiché indica il gruppo lasciato fuori, ma qualunque sia usato dovrebbe essere lo stesso. Gli studenti trovano confuso il cambiamento nell'etichettatura.
