交互项为两个虚拟变量的系数如何解释?


β1是处于行业支配地位对DEP的影响，β2是反垄断法对DEP的影响，β3是两者同时为真时出了β1，β2意外的额外影响。
假设treat和post是连续变量。β3是工作年限增加1，工作年限对DEP影响系数变化β3。也就是说，在没有交互项时，β1是DEP关于Treat的斜率。加入交互项允许DEP关于Treat的斜率随着Post的变化而变化。

模型中引入虚拟变量的作用
1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑时间因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的因素。
2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。
3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）。



回归交互项系数怎么解释小于0.01调节作用显著吗


1、首先做一个回归交互项系数实验。
2、其次准备工具测量数据小于0.01系数的，交互项XZ的系数在0.01的基础上显著。
3、最后说明Z变量作为调节变量对因变量Y与自变量X之间的关系具有调节效应。


如何解释方程中的交互项


第一，结合单独回归项的具体回归含义
  第二，保留单独效应，判断效应的正负性，同正为正，同负为负，正负不定看交互
第三，交互项反映了单独指标的博弈，符号为依据，本身解读为内部的一种传导机制
第四，交互项的传导机制是否存在取决于回归方程是否显著。


交互项的回归系数怎么看


根据我所学的知识，交互项的回归系数为衡量两个自变量之间相互作用的强度，可通过系数的正负及大小来判断交互作用的方向和程度，通常数值越大说明交互作用的效应越强。