关于虚拟变量的小结
虚拟变量的作用简单来说就是“数据分类器”，利用变量和变量的线性组合表示某一种特定的状态。最容易让人感到比较难理解的就是“虚拟变量陷阱”了。
而一旦转换为虚拟变量的形式，由于虚拟变量都是二分类的，我们不再需要考虑其与logit（p）的关系，因而显示出了更为精确的结果。
所谓的“虚拟变量陷阱”就是当个定性变量含有m个类别时，模型引m个虚拟变量，造成了虚拟变量之间产完全多重共线性，法估计回归参数。在m-1个虚拟变量中，虚拟变量可以同时取值为0，但不能全部取值为1。
我也遇到过这样的问题，虚拟变量是有影响的。开始我的自变量是连续变量，因变量和调节变量都是虚拟变量，做出来调节作用不显著的。如何我把因变量改成调节变量，结果就好了。
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