Use of Dummy Variables in Regression Equations
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论通用回归的分类变量编码，未明确涉及面板数据、因果识别或离散选择。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
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回归方程中虚拟变量的使用
- 研究问题
- 在回归中纳入一个或多个分类系统的虚拟变量时，应施加什么参数约束，才能避免参数无法唯一确定的问题？
- 方法与思路
- 摘要比较将常数项设为零与删除一个虚拟变量两种约束，并讨论单个分类系统下结果的转换和多个分类系统的处理。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，单个分类系统可采用任一约束且结果容易互相转换；多个分类系统时，作者建议从每个系统删除一个虚拟变量。
- 阅读关注点
- 应核对约束与设计矩阵可识别性的关系、不同编码下系数的转换，以及多分类系统是否还需要额外的秩条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未讨论空类别、交互项或其他共线性，不能保证删除基准类别即可处理所有设定。
原文摘要
The use of dummy variables requires the imposition of additional constraints on the parameters of regression equations if determinate estimates are to be obtained. Among the possible constraints the most useful are (a) to set the constant term of the equation to zero, or (b) to omit one of the dummy variables from the equation. In working with a single system of classes either constraint can be used, and results from the application of one are readily derived from those obtained from the other. If several systems of classes are involved the best procedure is to delete one dummy variable from each system.