设置虚拟变量回归和分样本回归有什么不同？
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虚拟变量回归分析的优点：
易于理解和解释：虚拟变量回归分析是一种简单易懂的统计分析方法，可以帮助我们理解哪些变量对目标变量有显著影响。
适用于多元数据：虚拟变量回归分析可以用来分析多个自变量对目标变量的影响，可以帮助我们找到重要的预测变量。
适用于分类变量：虚拟变量回归分析适用于分类变量，可以用来分析不同类别对目标变量的影响。
虚拟变量回归分析的缺点：
变量之间可能存在多重共线性，影响结果的准确性。
变量之间可能存在非线性关系，回归模型可能无法捕捉这种关系。
因为虚拟变量是对分类变量进行离散化处理，可能会导致信息损失。
