범주형 변수의 "원-핫" 또는 "지표 매개변수화" 형식은 모델 적합의 표준 최소 제곱 및 일반화된 회귀 특성을 사용할 때 동일하지 않습니다.
예를 들어 다음 회귀에는 연속 응답과 두 개의 예측 변수(FICO, 연속 변수) 및 대출 유형(2개의 범주, O 및 R)이 있습니다. 모델 적합을 사용하여 이 두 예측 변수로 최소 제곱 회귀를 적합합니다. 표준 최소 제곱 특성 및 지표 매개변수화를 사용하면 출력은 다음과 같습니다.
대신 동일한 모델을 피팅하지만 오류에 대한 일반 모델을 사용하여 일반화된 회귀를 선택하면(따라서 OLS 피팅을 얻음) 출력은 다음과 같습니다.
추정치는 동일하지만 더미 변수의 레이블 지정이 변경되었습니다.
나는 일반화된 회귀의 레이블 지정을 선호합니다. 왜냐하면 그것이 제외된 그룹을 나타내기 때문입니다. 그러나 사용되는 것이 무엇이든 동일해야 합니다. 학생들은 라벨링의 변화가 혼란스럽다는 것을 알게 됩니다.
