Il formato per la "parametrizzazione one-hot" o "dell'indicatore" delle variabili categoriali non è lo stesso quando si utilizzano le personalità dei minimi quadrati standard e della regressione generalizzata del Fit Model.
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 Fit Model. Con la personalità dei minimi quadrati standard e la parametrizzazione dell'indicatore, l'output appare come segue:
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 appare come segue:
Le stime sono le stesse, ma è cambiata l'etichettatura della variabile fittizia.
Preferisco l'etichettatura della regressione generalizzata poiché indica il gruppo escluso, ma qualunque sia utilizzata dovrebbe essere la stessa. Gli studenti trovano il cambiamento nell'etichettatura confuso.
