9 фиктивные переменные

9 фиктивные переменные

Часто случается так, что отдельные факторы, которые вы хотели бы ввести в регрессионную модель, являются качественными по своей природе и, следовательно, не измеряются в числовой шкале. Приведем несколько примеров.

Исследуется зависимость между продолжительностью полученного образования и доходом, и в выборке представлены лица как мужского, так и женского пола. Нужно выяснить, обусловливает ли пол различие в результатах.

Исследуется зависимость между доходом и потреблением в Бельгии, и выборка включает как франкоговорящие семьи, так и семьи, говорящие по-фламандски. Нужно выяснить, имеет ли существенное значение это эпическое различие.

Исследуются факторы, определяющие инфляцию, и в некоторые годы периода наблюдений правительство проводило политику регулирования доходов. Нужно проверить, оказало ли это какое-либо влияние на исследуемую зависимость.

В каждом из этих примеров одним из возможных решений было бы оценивание отдельных регрессий для двух указанных категорий с последующим выяснением, различаются ли полученные коэффициенты. Другой возможный подход к решению состоит в оценивании единой регрессии с использованием всей совокупности наблюдений и измерением степени влияния качественного фактора посредством введения так называемой фиктивной переменной. Второй подход обладает двумя важными преимуществами: во-первых, имеется простой способ проверки, является ли воздействие качественного фактора значимым; во-вторых, при условии выполнения определенных предположений регрессионные оценки оказываются более эффективными.