虚拟变量季节excel(虚拟变量季节变化特征)

1. 虚拟变量季节变化特征

虚拟变量又叫二值变量(binaryvariable)或哑变量(dummyvariable)，变量只取两个值，一般是0或1，它用来表示一个只具有两种状态的因素。例如，X表示性别，性别为男对应X=1，性别为女对应X=0。在回归分析里面，例如设C表示消费，Y表示收入，则方程“C=a1+a2*Y+a3*X+扰动项”中虚拟变量X前的系数表示性别对于消费的偏效应。

2. 虚拟变量季节变化特征有哪些

对于只能取某些值，尤其是反映状态的变量，一般作为虚拟变量处理。

例如季节变量，只能取春夏秋冬四个值，便是虚拟变量。注意，对于m个状态的虚拟变量，能且只能建立m-1个虚拟变量的模型，而不能建立m个虚拟变量的模型，避免虚拟变量陷阱。

3. 虚拟变量季节变化特征分析

虚拟变量模型是用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的质变量，通常取值为0或1。

引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到俩个方程的作用，而且接近现实。

例如，反映文程度的虚拟变量可取为：1:本科学历；0：非本科学历

一般地，在虚拟变量的设置中：基础类型、肯定类型取值为1；比较类型，否定类型取值为0。

虚拟变量模型的作用:

1、分离异常因素的影响。

2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。

3、提高模型的精度，相当与将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）

虚拟变量模型设置的原则:

在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定：

1）如果有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量，否则会导致多重共线性。

称作虚拟变量陷阱。例如，性别有2个互斥的属性，引用2-1=1个虚拟变量；再如，文化程度分小学、初中、高中、大学、研究生5类，引用4个虚拟变量。

2）关于定型变量中哪个取0哪个取1是任意的，不影响检验结果。

3）若定型变量取值为0，所对应的类别称为基础类别。

4)对于多于两个类别的定型变量可采用设一个虚拟变量，而对于不同类别采取赋值不同的方法处理。

4. 虚拟变量季节变化特征是什么

虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。

引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实

5. 月份虚拟变量

生成时间虚拟变量，举例如下:

比如变量叫做REG1，针对2010年。同时还有一个变量叫YEAR，里面是每一个变量对应的年数。那么用以下命令，能生成一个新的变量，只有当对应的YEAR变量想要的2010年时，数值取值为1，其他的都取值为0 ： gen REG1 = (YEAR==2010)。

还有一种方法更加方便，就是用TABULATE命令。如果变量YEAR非常的规则，比如1990-2010年。共有21个年份。没有其他的比如小数、无理数之类的乱七八糟的数。那么

tabulate YEAR, gen(REG)

会直接生成21个变量，REG1，REG2，....REG21。REG1就是当YEAR =1990时取值为1，其他时候取值为0.类似的REG2就是当YEAR =1991时取值为1，其他时候取值为0。

6. 时间趋势项和时间虚拟变量

以10组数据为例子，方法一利用数据条直观判别数据的变化趋势及极值点。

选中数据，点击数据/条件格式，打开条件格式规则管理器，新建规则，“基于各自值设置所有单元格的格式”，格式样式选择数据条，最小值和最大值类型选择数字，在“值”中填入0和300（数据根据最高分设定），填充颜色（根据需要可以选择有无边框、及边框颜色等），点击确定。若是看到的数据条不够明显，可以增大列宽，使得看得更清楚。

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方法二利用图表的折线图来判别数据的变化趋势及极值点。

选中数据和姓名，点击插入/图表，选择折线图，点击确定即可。若是图太大看得不明显，可以将图标的宽度调小，使得数据变化的趋势更明显，更容易判断极值点。

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备注说明，若是要找最大值和最小值，还可以用函数max（）和min（）来找出来；在找到最大值的基础上，要找出对应的姓名，可以使用函数=INDEX(B2:B11,MATCH(MAX(C2:C11),C2:C12,0))【最小值的话，对应把max替换成min】即可实现。

7. 为了考虑季节因素,引入四个虚拟变量

一、概念不同

1、单因素统计：单因素分析（monofactor analysis）是指在一个时间点上对某一变量的分析。

2、多因素回归分析：指在相关变量中将一个变量视为因变量，其他一个或多个变量视为自变量，建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式并利用样本数据进行分析的统计分析方法。

二、方法不同

1、单因素统计：试验单元编号、随机分组。

2、多因素回归分析：引进虚拟变量的回归分析、曲线回归、多元回归模型。

三、应用方向不同

1、单因素统计：单因素的盆栽试验；温室内、实验室内的实验等，应用该设计，若实验中获得的数据各处理重复数相等，采用重复数相等的单因素资料方差分析法分析，若实验中获得的数据各处理重复数不相等，则采用重复数不等的单因素资料方差分析法分析。

2、多因素回归分析：影响因变量的因素有多个，这种多个自变量影响一个因变量的问题可以通过多元回归分析来解决。

例如，经济学知识告诉我们，商品需求量Q除了与商品价格P有关外，还受到替代品的价格、互补品的价格，和消费者收入等因素，甚至还包括商品品牌Brand这一品质变量(品质变量不能用数字来衡量，需要在模型中引入虚拟变量)的影响