タグ付けされた質問 「contrast」

私は、概念を理解β 0は、カテゴリ変数は、回帰係数は、2つのカテゴリーの平均値の差があることをエンド解釈を与え、0に等しい（または基準基である）ときの平均です。でも、私はそれぞれ引き受ける> 2つのカテゴリとβは、そのカテゴリの平均値と参照の違いを説明しています。β^0β^0\hat\beta_0β^β^\hat\beta しかし、多変数モデルにさらに多くの変数が取り込まれたらどうなりますか？ここで、2つのカテゴリ変数の参照の平均であることが意味をなさない場合、インターセプトは何を意味しますか？たとえば、性別（M（ref）/ F）と人種（white（ref）/ black）が両方ともモデルに含まれている場合です。ある唯一の白人男性の平均は？他の可能性をどのように解釈しますか？β^0β^0\hat\beta_0 別のメモとして：コントラストステートメントは、効果の変更を調査するための方法として機能しますか？または、さまざまなレベルで効果（）を見るだけですか？β^β^\hat\beta

18 multiple-regression  categorical-data  interpretation  regression-coefficients  contrast