Коефіцієнти в логарифмічній моделі представляють еластичність вашої змінної Y відносно вашої змінної X. Іншими словами, коефіцієнт — це очікувана відсоткова зміна вашої залежної змінної для відсоткової зміни вашої незалежної змінної.26 березня 2016 р.
Отже, інтерпретація в моделі log-log така зміна X1 на 1% пов’язана зі зміною Y на b1%, утримуючи незмінними всі інші змінні в моделі. зміна одиниці Y, утримуючи незмінними всі інші змінні в моделі.
Коефіцієнт нахилу для цієї моделі дає абсолютну зміну залежної змінної для відносної зміни незалежної змінної. Модель Log-Log. У цій моделі і залежні, і незалежні змінні є лінійними у своїх логарифмічних формах, також відомих як модель подвійного логарифму.
До цього часу я інтерпретував коефіцієнт β1 як вказівку на це 1 відсоток у X1 відповідає β1 відсотковій зміні (збільшенню або зменшенню) в Y.
За своєю суттю модель log log складається з двох рівнянь: одне для залежної змінної (Y), а інше – для незалежної змінної (X). Рівняння для Y має вигляд ln(Y) = β0 + β1X1 + β2X2 + ε де β0 – коефіцієнт зміщення, X1 і X2 – незалежні змінні, а ε – дисперсія через випадкову помилку.
Коефіцієнт терміну являє собою зміну середнього відгуку на одну одиницю зміни в цьому терміні. Якщо коефіцієнт негативний, із збільшенням терміну середнє значення відповіді зменшується. Якщо коефіцієнт позитивний, із збільшенням терміну середнє значення відповіді зростає.