STATA中加入交互项，因变量与交互项符号的解释

toughxiaoqiang 发表于 2015-12-14 18:12
用x斜率系数的符号判断x与y正负相关的做法只适用于线性模型，对非线性模型是不成立的。加入交互项之后，模型 ...

有个问题，请问下面那种解释是对的？只看交互项部分x1对y的影响。(x1是核心解释变量）
y=a0 x1*x2 +a1 x2*x1^2   (平方)
a0<0 ,a1>0. 关注的核心变量是x1，考察它对y的影响。只看交互项部分。
解释1：当x2与更大的x1相互作用时，x1对y的影响是什么？（负向更大?正向更小？），且这种影响会随着值的上升而变得更大？
解释2：当x2很小的时候，x1对y的影响是负的，当x2大于某一值的时候，x1对y的影响才会变成正的？

735795885 发表于 2017-4-23 17:12
你的问题解决了吗？我也遇到跟你类似的问题了，原来是显著正相关，加入交互项后，交互项是正的，而原变量 ...

您好，我也遇到相同的问题了，请问您解决了嘛？是不是就像楼上说的那样，交互变成非线性模型，所以不需要考虑自变量系数正负了？

该如何解释呢，解决了吗？

toughxiaoqiang 发表于 2015-12-14 18:12
用x斜率系数的符号判断x与y正负相关的做法只适用于线性模型，对非线性模型是不成立的。加入交互项之后，模型 ...

你好，toughxiaoqiang！很高兴看到你的专业回答。我也有个类似问题，想请教一下你。线性回归时：fin（金融化）=a*policy（政策），a为负；现在证明一个作用机制，policy通过提高invest（固定资产投资）抑制fin。于是构造交互项，fin=a*policy+b*invest+c*policy*invest，回归结果：a为负，b为负，c为正。问：c为正号可以证明上述机制吗？如何解释的。（ps：我预期c为负号的，这样解释：相对于政策实施之前，政策实施后通过提高固定资产投资降低金融化）谢谢！

toughxiaoqiang 发表于 2015-12-14 18:12
用x斜率系数的符号判断x与y正负相关的做法只适用于线性模型，对非线性模型是不成立的。加入交互项之后，模型 ...

您好！非常抱歉，给您说声对不起！您给出的内容非常好，解释了大家经常遇到的问题，对理解交互项的实质有着非常大的帮助！鄙人在浏览的过程中不小心点错了，非常抱歉，请您原谅。

学习一下

例子形象生动，学习了！

toughxiaoqiang 发表于 2015-12-14 18:12
用x斜率系数的符号判断x与y正负相关的做法只适用于线性模型，对非线性模型是不成立的。加入交互项之后，模型 ...

请问您有看到类似的文献吗？我看的文献都没有出现主效应符号改变的情况，太慌了