解释线性回归中的交互作用项连续变量

问题描述

我有一个线性回归，其中连续变量X和Y预测连续结果Z。在简单模型中，假设线性回归产生以下系数和P值：

X: B = 2,P = 0.04
Y: B = 4,P = 0.03

我想测试X和Y之间的相互作用。因此，我进行了额外的回归分析，例如：

X: B = 1,P = 0.23
Y: B = 3,P = 0.45
X*Y: B= 5 P = 0.004

请注意，原始X和Y不再具有统计意义。但是交互项X * Y具有统计意义。

一个人如何解释这两个回归？您会用哪种语言在一个句子中描述这一点？

提前谢谢！

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）