你是否好奇，在R语言中如何处理因变量为虚拟变量（哑变量）的情况？今天就来揭开这个神秘面纱！💡
首先，让我们明确什么是虚拟变量。它是一种特殊的分类变量，通常用0和1表示不同类别。比如研究性别对收入的影响时，可以将男性设为0，女性设为1。这种设定让模型能够轻松捕捉类别差异。
接下来，我们使用R语言构建一般线性模型（GLM）。通过`glm()`函数，我们可以指定家庭为“binomial”以适应二分类问题。例如：
```r
model <- glm(outcome ~ predictor + factor_var, data = dataset, family = "binomial")
```
最后，别忘了检查模型结果！利用`summary(model)`查看系数显著性，以及`predict()`进行预测分析。这样，你就成功运用R语言解决了涉及虚拟变量的问题啦！🎉
数据分析 R语言 统计学
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