R？中线性回归中的二元变量？

我有一个二元变量（生物性别），我关心线性回归中估计值的正负号。在我的

data.frame

中，女性编码为2，男性编码为1。我正在考虑重新编码，这样女性编码为0，男性编码为1

在这两种情况下，我如何解释估算的符号？例如，如果我的结果是身高，如果女性为0，男性为1，我会期望一个正值。但是，如果女性是2，男性是1，我不认为身高的结果是负的吗

提前感谢您的帮助！

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查理我认为你的说法是正确的。如果不想重新编码变量，只需在公式本身中使用

as.factor（sex）

。Than R知道该值不是numeric，您不必担心变量的编码

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让我知道这是否有帮助，或者您是否有更多的问题：）

将性别作为分类变量（classfactor）。然后R将指定该值对应的性别

set.seed(1234)
x = data.frame(sex = factor(sample(c("female", "male"), size = 20, replace = TRUE)), 
               var = rnorm(20))
lm(var ~ sex, x)

# Call:
# lm(formula = var ~ sex, data = x)

# Coefficients:
# (Intercept)      sexmale  
#    -0.31066      0.08228  

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这意味着在男性中，变量

var

中的值增加。

我投票结束这个问题，因为它与帮助中心定义的编程无关。谢谢！这很好：）你能接受awnser是“最好的”吗，所以其他看到这一点的人，也有同样的问题，知道它是有效的吗？gotchu，谢谢你指出这一点