「多元线性回归」最容易和「分类变量与虚拟变量」混在一起。两者同属相关与回归，但关注点不同。
对照表
| 对比项 | 多元线性回归 | 分类变量与虚拟变量 |
|---|---|---|
| 核心含义 | 用多个自变量同时解释因变量，回归系数表示控制其他变量后的净效应。 | 把定性变量转换为取 0 或 1 的虚拟变量后即可纳入回归模型。 |
| 第一个要点 | 系数解释为在其他变量不变时的偏效应。 | k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线。 |
| 常见错误 | 在强共线性下强行解释单个系数的符号。 | 为每个类别都设一个虚拟变量。 |
一句话区分
记忆锚点看到问题在问「多元线性回归」，找的是：系数解释为在其他变量不变时的偏效应。；问的是「分类变量与虚拟变量」，找的是：k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线。。
易错的组合
- 把 多元线性回归 的判断标准套到 分类变量与虚拟变量 上；
- 认为两者是包含关系，实际上它们考察的维度并不重合；
- 在相关与回归的综合题中只写结论不写依据，导致踩错知识点。