Как интерпретировать отрицательный коэффициент линейной регрессии для зарегистрированной переменной результата?

У меня есть модель линейной регрессии, где зависимая переменная записывается, а независимая переменная является линейной. Коэффициент наклона для ключевой независимой переменной отрицателен: . Не уверен, как интерпретировать.$-.0564$

Должен ли я использовать абсолютное значение затем превратить его в негативе , как это: $(\exp(0.0564)-1) \cdot 100 = 5.80$

или же

Как подключить I коэффициента отрицательной , как это: $(\exp(-0.0564)-1) \cdot 100 = -5.48$

Другими словами, могу ли я использовать абсолютную цифру, а затем превратить ее в отрицательную или включить отрицательный коэффициент? Как бы я сформулировал свои выводы с точки зрения увеличения X на одну единицу, связанного с уменьшением Y на __ процентов? Как видите, эти две формулы дают 2 разных ответа.

Вы не должны принимать абсолютное значение коэффициента - хотя это даст вам знать эффект уменьшения X на 1 единицу. Подумайте об этом так:

Используя исходный отрицательный коэффициент, это уравнение показывает процентное изменение Y для увеличения X на 1 единицу:

(Ехр [-0,0564 * 1] -1) ⋅100 = -5,48

Ваше уравнение «абсолютного значения» фактически показывает процентное изменение Y для уменьшения X на 1 единицу:

(Ехр [-0,0564 * -1] -1) = 5,80 ⋅100

Вы можете использовать калькулятор процентного изменения, чтобы увидеть, как оба эти процентных соотношения отображают изменение в 1 единицу в X. Представьте, что изменение в 1 единицу в X было связано с изменением линейного Y на 58 единиц:

• Наша линейная версия Y с 1000 до 1058 увеличилась на 5,8%.
• Наша линейная версия Y с 1058 до 1000 - это уменьшение на 5,482%.