Интерпретация коэффициентов регрессии в реальной жизни основана на том, что они показывают, насколько изменится зависимая переменная при изменении соответствующей независимой переменной на единицу, при условии, что все остальные переменные остаются постоянными. 13

Некоторые типы коэффициентов и их интерпретация:

• Перехват (β0). 1 Это значение зависимой переменной, когда все независимые переменные равны нулю. 1 Его следует интерпретировать как ожидаемое значение зависимой переменной, когда все предикторы равны нулю. 1
• Коэффициенты наклона. 1 Они связаны с каждой переменной-предиктором. 1 Коэффициент наклона показывает, насколько ожидается увеличение зависимой переменной (если коэффициент положительный) или уменьшение (если коэффициент отрицательный) при увеличении этого предиктора на одну единицу, предполагая, что все остальные переменные остаются постоянными. 1

Пример интерпретации коэффициентов регрессии для регрессионной модели, прогнозирующей цены на жильё: 1 если перехват равен 50 000 долларов, это означает, что если все остальные переменные (такие как размер и количество комнат) равны нулю, начальная цена дома составит 50 000 долларов. 1 Если коэффициент для размера дома равен 100 долларам за квадратный фут, то за каждый дополнительный квадратный фут цена дома увеличивается на 100 долларов, при условии, что все остальные факторы остаются неизменными. 1

При интерпретации результатов регрессионного анализа важно учитывать статистическую значимость коэффициентов. 3 Если коэффициент является статистически значимым, это означает, что существует значимая связь между независимой и зависимой переменными. 3 Если коэффициент не является статистически значимым, это может указывать на отсутствие связи или недостаточную выборку для обнаружения связи. 3

Интерпретация коэффициентов регрессии должна быть основана на контексте и предметной области исследования. 3