Загальна інтерпретація коефіцієнта фіктивної змінної в множинній регресії така:очікувана (або середня) різниця в залежній змінній між значеннями 1 і 0 цієї фіктивної змінної, утримуючи інші незалежні змінні постійними.
Середнє, µd, фіктивної змінної завжди знаходиться в інтервалі [0,1], і представляє частку або відсоток випадків, які мають значення 1 для цієї змінної. Таким чином, це також ймовірність того, що буде спостерігатися 1.
У регресійному аналізі фіктивна змінна (також відома як індикаторна змінна або просто фіктивна) той, який приймає двійкове значення (0 або 1), щоб вказати на відсутність або наявність певного категоричного ефекту, який, як очікується, змінить результат.
Множинний регресійний аналіз є використовується для оцінки зв’язку між залежною змінною та двома чи більше незалежними змінними. Зазвичай ми думаємо про незалежну змінну як про те, що ви намагаєтеся передбачити, а про залежні змінні як про величини, які ви можете виміряти.
Значення фіктивної змінної не обов’язково мають бути 0 і 1. Іноді значення фіктивної змінної дорівнюють +1 і -1. У багатьох аналізах, таких як фіктивні змінні прогнозу в регресії, ви фактично можете використовувати будь-які два довільних значення, які хочете, як коди для фіктивної змінної.
Буде занадто багато параметрів для оцінки, коли також включено перехоплення. Загальне правило — використовувати на одну фіктивну змінну менше, ніж категорій. Отже, для квартальних даних використовуйте три фіктивні змінні; для місячних даних використовуйте 11 фіктивних змінних; а для щоденних даних використовуйте шість фіктивних змінних і так далі.