在回归模型中加入某一解释变量的平方项，一般是代表什么意思

RT:

就如 常见的  环境库兹涅茨曲线，加入二次项主要是描述两者的关系并不是简单 的线性关系，而有可能是曲线关系，如二次函数关系

一般是基于图像判断或者原作者的一些特别假设 被解释变量对于解释变量的图像明显不是直线 而类似于二次曲线的性质 比如增长一段后回落 或者下降到某点后回升 也有可能是作者在考虑 y = c + ax + bx^2 这样的模型 此时x对于y的影响不是常数 而是随着x的不同值有着不同的影响
d[y|x]/dx = a + 2bx = f(x; a, b)
当然如果x越大 对y影响越大 也可能是y = Ce^x 的模型 这样转用ln的模型会比较合适

正如2楼所说，主要是刻画自变量与应变量之间的非线性关系
特别是假设U型或倒U型关系时就是用2次项来刻画，2次项为正是U型，2次项为负则是倒U型

刻画非线性关系，二次项为正，则是u型，二次项为负，即为倒u型

常见的U型或倒U型曲线

对函数做Taylor展开

拟合曲线模型的意思

举个简单的例子，y=10+5x^2, 你可以把x的系数当成5x，表示自变量x对y的影响大小随着x的取值变化而不同，即随着x增大，x对y的影响越来越大。

拟合一元二次方程，一般都是这个意思!