当一个分类变量包括m个类别，那么可以产生m个相应的虚拟变量。但是，建模需要的虚拟变量的数目应等于分类总数-1，也就是说，如果变量包括m个类别，那只需要建立M-1个虚拟变量即可。（因为每一个虚拟变量都是其余虚拟变量的线性组合）
  从建模中省略的那个类别（omitted category）称作参照类。
比如，模型的变量有三个类别：重点中学、城市普通中学、农村普通中学。在模型中可以设置两个虚拟变量var1,var2分别表示重点中学和城市普通中学，模型中没有包含的农村普通中学就作为参照类。
当一个学生属于重点中学时，var1=1,else var1=0;
当一个学生属于城市普通中学时，var2=1,else var2=0;

嗯嗯，你说的对，但是我想咨询的是：假设我的分类变量有5类（同属于一个自变量），那要用4个虚拟变量来表示，而且在模型中这本来是一个变量的，应该是一个系数，就有4个变量，4个系数了，这样我觉得不太好，就是有没有方法是，用一个变量表示的，变量的不同值表示不同的类别，得到一个系数？

木有吧，没有学过