Hồi quy cho các biến độc lập phân loại và một biến phụ thuộc liên tục

Tôi chỉ nhận ra rằng tôi đã luôn luôn làm việc vấn đề hồi quy trong đó các biến độc lập luôn luôn là số. Tôi có thể sử dụng hồi quy tuyến tính trong trường hợp tất cả các biến độc lập là phân loại không?

Chỉ cần một số ngữ nghĩa và rõ ràng:

• biến phụ thuộc == == " " trong các công thức hồi quy, chẳng hạn như $y$$y = β_0 + β_1x_1 + β_2x_2 + ... + β_kx_k$
• biến độc lập == dự đoán == một trong " " trong các công thức hồi quy, chẳng hạn như$x_k$$y = β_0 + β_1x_1 + β_2x_2 + ... + β_kx_k$

Vì vậy, trong hầu hết các tình huống , loại hồi quy phụ thuộc vào loại phụ thuộc, kết quả hoặc biến " "$y$ . Ví dụ, hồi quy tuyến tính được sử dụng khi biến phụ thuộc là liên tục, hồi quy logistic khi phụ thuộc được phân loại với 2 loại và hồi quy multinomi (n) al khi phụ thuộc được phân loại với hơn 2 loại. Các dự đoán có thể là bất cứ điều gì (phân loại danh nghĩa hoặc thứ tự, hoặc liên tục, hoặc hỗn hợp) .

(Nhận xét dưới đây có thể là dư thừa cho bạn, nhưng tôi vẫn thêm nó vào)

Tuy nhiên, lưu ý rằng hầu hết các phần mềm yêu cầu bạn mã hóa lại các dự đoán phân loại thành một hệ thống số nhị phân . Điều này chỉ có nghĩa là mã hóa giới tính thành 0 đối với nữ và 1 đối với nam hoặc ngược lại. Đối với các biến phân loại có nhiều hơn 2 cấp độ, bạn sẽ cần mã hóa lại các biến này thành các biến giả trong đó là số cấp và các giá trị giả này chứa 0 hoặc 1 khi chúng ở trong danh mục tương ứng. Bằng cách này, mỗi cá nhân (mẫu) phải được đại diện bằng cách có 1 cho biến giả mà anh ấy / cô ấy là một phần và 0 cho những người khác, hoặc 0 cho tất cả các hình nộm khi anh ấy / cô ấy là một phần của nhóm tham chiếu.$L-1$$L$