偏最小二乘中的类别预测变量编码
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要在偏最小二乘模型中包含类别预测变量，Minitab 会对这些类别进行编码，以便它们可以包含在此模型中。偏最小二乘会自动完成此操作。您有两个编码选项：1、0 编码或 - 1、0、1 编码。不论您选择哪种编码方法，类别变量整体效果的检验都将保持不变。

当您具有类别预测变量时，回归系数将相对参考水平进行解释。有关详细信息，请参见设置偏最小二乘中的参考水平。

1、0 编码

1、0 编码（也称为二进制编码或虚拟编码）通常用在回归分析中。

例如，您希望在您的模型中包含类别预测变量位置。位置具有三种水平：香港、伦敦和纽约。如果您选择 1、0 编码，Minitab 将按照下列方式对这三种预测变量水平编码。如果按 1、0 编码，则对于文本类别预测变量，参考水平就是按字母顺序排在最前的水平。因此，“香港”就是此参考水平。

-1、0、1 编码

您也可以使用 -1、0、1 方案（也称为效应或处理编码）对类别预测变量进行编码。- 1、0、1 编码用于 一般线性模型和试验设计 (DOE)。

如果按 - 1、0、1 编码，参考水平就是 - 1、0、1 编码中按字母顺序排在最后的水平。因此，“纽约”就是此参考水平。在下面的示例中，如果任意列中的行对应于“纽约”，则会分配一个 -1。