以虚拟变量为因变量的线性回归

要解决以虚拟变量为因变量的线性回归问题，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库和模块：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

2. 准备数据集：

# 假设我们有一个包含虚拟变量和其他特征的数据集df
# 虚拟变量通常用0和1表示不同的类别
df = pd.DataFrame({'虚拟变量': [0, 1, 1, 0, 1],
                   '其他特征1': [1, 2, 3, 4, 5],
                   '其他特征2': [2, 4, 6, 8, 10]})

3. 创建虚拟变量的哑变量矩阵：

# 使用pandas的get_dummies函数将虚拟变量转换为哑变量矩阵
dummy_var = pd.get_dummies(df['虚拟变量'], prefix='虚拟变量')

4. 合并哑变量矩阵和原始数据集：

# 将哑变量矩阵与原始数据集进行合并
df_new = pd.concat([df, dummy_var], axis=1)

5. 拟合线性回归模型：

# 定义自变量和因变量
X = df_new[['其他特征1', '其他特征2', '虚拟变量_0', '虚拟变量_1']]
y = df_new['虚拟变量']

# 添加截距项
X = sm.add_constant(X)

# 拟合线性回归模型
model = sm.OLS(y, X).fit()

6. 查看回归结果：

# 打印回归结果摘要
print(model.summary())

以上代码示例中，我们首先将虚拟变量转换为哑变量矩阵，然后将哑变量矩阵与原始数据集进行合并。接下来，我们使用statsmodels库中的OLS函数拟合线性回归模型，并使用summary方法打印回归结果摘要。