「分类变量与虚拟变量」最容易和「逻辑回归」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 | 分类变量与虚拟变量 | 逻辑回归 |
|---|---|---|
| 核心含义 | 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。 | 因变量为二分类时使用逻辑回归，模型估计的是发生比的对数。 |
| 第一个要点 | k 个类别需要 k 减 1 个虚拟变量以避免完全共线。 | 用最大似然法估计参数。 |
| 常见错误 | 为每个类别都设一个虚拟变量。 | 对二分类因变量直接使用线性回归。 |
一句话区分
记忆锚点看到问题在问「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。；问的是「逻辑回归」，找的是：用最大似然法估计参数。。
易错的组合
- 把 分类变量与虚拟变量 的判断标准套到 逻辑回归 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。