Коэффициент регрессии в эконометрическом анализе показывает, насколько изменится зависимая переменная при изменении соответствующей независимой переменной, при условии, что все остальные переменные остаются постоянными. 1

Например, в случае простой линейной регрессии коэффициент наклона (бета-коэффициент) показывает, насколько изменяется зависимая переменная при изменении независимой переменной на единицу. 1

Интерпретация коэффициентов регрессии должна быть основана на контексте и предметной области исследования. 1

Пример интерпретации: если в уравнении Y = 87610 + 2984 X коэффициент регрессии равен +2984, то это означает, что увеличение числа рабочих на 1 чел. приводит в среднем к увеличению объёма годового производства на 2984 руб.. 2

Также при интерпретации результатов регрессионного анализа важно учитывать статистическую значимость коэффициентов. 1 Если коэффициент является статистически значимым, это означает, что существует значимая связь между независимой и зависимой переменными. 1 Если коэффициент не является статистически значимым, это может указывать на отсутствие связи или недостаточную выборку для обнаружения связи. 1