1樓：熱愛生活的小斌
β1是處於野基行業支配地位對dep的影響，β2是反壟斷法對dep的影穗老響，β3是兩者同時為真時出了β1，β2意外的額外影響。
假設treat和post是連續變數。β3是工作年限。
增加1，工作年限對dep影響係數變化β3。也就是說，在沒有互動項時，β1是dep關於treat的斜率。加入互動項允許dep關於treat的斜率隨著post的變化而變化。
模型中引入虛擬變數的作用。
1、分離異頌族謹常因素的影響，例如分析我國gdp的時間序列，必須考慮時間因素對國民經濟的破壞性影響，剔除不可比的因素。
2、檢驗不同屬性型別對因變數的作用，例如工資模型中的文化程度。
季節對銷售額的影響。
3、提高模型的精度，相當於將不同屬性的樣本合併，擴大了樣本容量（增加了誤差自由度。
從而降低了誤差方差）。
2樓：生活就是戰鬥
這樣解釋：因變數在兩個水平上的響應值的改變數隨著調節變數的水平不同而不一樣，即因變數對指標的影響取決於調節變數取什麼水平，那麼我們就說因變數與調節變數之間存在互動作用。
其大小通常用調節變數取調節變數2時因變數從因變數1變為因變數2所引起的響應扒神培值的改變數（因變數2*調節變數2-因變數1*調節變數2）減去調節變數取調節變數1時因變數從因變數1變為因變數2所引起的響應值的改變數再除以2來表示，即為負值。
互動項係數為正，自變數對因變數的影響隨著調節變數的增強而增強；互動項係數為負，自變數對因變數的影響隨著調節變數的增強而削弱。交叉項是指兩個變數聯合解釋，單獨變數解釋時會存在很明顯的偏誤，通過增加交叉項來降低該春唯變數的偏誤，以及防治單獨變數錯誤迴歸時地錯誤解釋。
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考慮reg y a 和reg y a ab 其中y是成績 ，a是聽課時間， b是不認真程度，第乙個迴歸可以得到y和a應該正相關，第二個迴歸能得到y與a正相關，但與ab負相關。若只考慮第乙個迴歸，那我們就錯誤地得出結論聽課時間越長成績越好，其實考慮第二個迴歸就能發現成績不僅和時間有關還與認真度有關。
一般交叉項用於定量變數（數量級，多少個）和定性變數（表示程度或者性質）之間的瞎虛組合，比如最簡單的性別問題，就可以在原解釋變數上乘以乙個性別地虛擬變數。
多個分類形成互動項的虛擬係數怎麼解釋
3樓：
摘要。虛擬係數是一種用來表示分類變數的數值變數，通常取0或1，表示某個類別是否存在。例如，性別可以用乙個虛擬變數表示，男性為1，女性為0；或者種族可以用多個虛擬變數表示，白人為1，其他為0；黑人為1，其他為0；亞洲人為1，其他為0等。
多個分類變數形成的互動項的係數怎麼解釋互動項的係數。
虛擬系行顫數是一種用來表示分類變數的數值變數，通常取0或1，表示某個類檔戚敗別是否存在。例如，性別可以用乙個虛擬變數表示，男性為1，女性為0；或者種族可以用多個虛擬變數表示，白人為1，其他為仔森0；黑人為1，其他為0；亞洲人為1，其他為0等。
我為你解釋了互動項的係數的解釋，如下：互動項的係數表示當肢虧乙個分類變數的某個類別與另乙個分類變數的某個類別同時出現歷派神時，對因變數的影響程度的變化。例如，如果性別和種族的互動項的係數為2，那麼當性別為男性且種族為白人時，因變數會增加2個單位，相比於其他性別和種族的組合。
互動項的係數不能單獨解釋，需要結合主效應（即沒有互動項時的分類變數係數）來解釋。例如，如果性別的主效應係數為5，種族的主效應係數為3，那麼當性別為男性且種族為白人時，因變數會增加5+3+2=10個單位，相比於常數項；當性別為男性而種族不為白人時，因變數會增加5+3=8個單位；當性別不為男性而種族為白人時，因變數會增加3+2=5個單位；當性別不為男性且種族不為白人時，因變數會增加3個單位。互動項的係數可以用來檢驗分類變數之間是否存在相互作用。
如果互動項的係數顯著不等於0（通常以為顯著水平），那麼說明分類變數之間存在相互作用，即乙個分類變數對因變數的影響取決於另乙個分類變數的水平。如果互動項的係數不顯著不等於0，那麼說明分類變數之間不存在相互作用，即乙個分類變數對因變數的影響與另乙個分類變羨明量無關。
就是說不能單獨解釋互動項這個係數是嗎。
要結合其他虛擬變數前面的係數一起解釋？
是的，互動項的係數不能單獨解釋，需要結合主效應（即沒有互動項時的分類變數係數）來解釋。這是因為互動項的係數表示當乙個分類變數的某個類賀仔別與另乙個分類變數的某個類別同時出現時，對因變數的影響程度的禪銷汪變化，而不是對因變數的絕對影響程度鬥飢。你理解了嗎？
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