回归系数的解释

yi=β0+β1x1i+β2x2i+⋯+βkxki+μiyi=β0^+β2^x2i+⋯+βk^xkiβ0^的数值意义一般不考虑，因为所有的自变量一般不会同时全为0.βm^(m=1,2,⋯,k):控制其他自变量不变的情况下，xmi每增加一个单位，对yi造成的变化。实际上可以用数学中的偏导数来定义:βm^=∂yi∂xmiy_i=\beta_0+\beta_1x_{1i}+\beta_2x_{2i}+\cdots+\beta_kx_{ki}+\mu_i\\y_i=\hat{\beta_0}+\hat{\beta_2}x_{2i}+\cdots+\hat{\beta_k}x_{ki}\\\hat{\beta_0}的数值意义一般不考虑，因为所有的自变量一般不会同时全为0.\\\hat{\beta_m}(m=1,2,\cdots,k):控制其他自变量不变的情况下，x_{mi}每增加一个单位，对y_i造成的变化。\\ 实际上可以用数学中的偏导数来定义:\hat{\beta_m}=\frac{\partial{y_i}}{\partial x_{mi}}yi=β0+β1x1i+β2x2i+⋯+βkxki+μiyi=β0^+β2^x2i+⋯+βk^xkiβ0^的数值意义一般不考虑，因为所有的自变量一般不会同时全为0.βm^(m=1,2,⋯,k):控制其他自变量不变的情况下，xmi每增加一个单位，对yi造成的变化。实际上可以用数学中的偏导数来定义:βm^=∂xmi∂yi
因此多元线性回归模型中的回归系数，也常被称为偏回归系数。因此多元线性回归模型中的回归系数，也常被称为偏回归系数。因此多元线性回归模型中的回归系数，也常被称为偏回归系数。

什么时候取对数

与市场价值相关的，例如，价格、销售额、工资等都可以取对数;
以年度量的变量，如受教育年限、工作经历等通常不取对数;
比例变量，如失业率、参与率等，两者均可;
变量取值必须是非负数，如果包含0，则可以对y取对数ln(1+y);

取对数的好处

减弱数据的异方差性。
如果变量本身不符合正态分布，取了对数后可能渐近服从正态分布。
模型形式的需要，让模型具有经济学意义。

四种模型回归系数的解释

特殊的自变量：虚拟变量x

如果自变量中又定性变量，例如性别、地域等，在回归中需要如何处理呢？

虚拟变量的解释

为了避免完全多重共线性的影响，引入虚拟变量的个数一般是分类数减1

含有交互项的自变量

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