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估计系数的解释取决于：链接函数、参考和参考因子水平（请参见设置参考水平）。与预测变量（因子或协变量）关联的估计系数表示当所有其他预测变量保持恒定时，预测变量每单位变化时链接函数的变化。因子的单位变化是指某水平与参考水平的比较。
Logit 链接为估计系数提供了最自然的解释，因此它是 Minitab 中的默认链接。解释的概要如下：
连续预测变量
如果估计系数的量值为 -0.1–0.1，则对于预测变量中的 1 个单位增量，预测变量的系数为响应中的比率变化的近似估计值。例如，以秒为单位的时间的系数为 0.05 指示对于每增加一秒，计数将按 5% 增大。
随着估计系数量值的增大，比率变化的近似值将变小。要找到响应中的比率变化，请计算 eβ−1。
采用 1, 0 编码的类别预测变量
如果估计系数的量值为 -0.1–0.1，则对于从参考水平更改为系数水平的情况，水平的系数为响应中的比率变化的近似估计值。例如，类别变量具有快速和慢速水平，参考水平为慢速。如果快速的系数为 -0.075，则在变量中从慢速更改为快速会使计数大约减小 7.5%。
随着估计系数量值的增大，比率变化的近似值将变小。要找到响应中的比率变化，请计算 eβ−1。
采用 1, 0, -1 编码的类别预测变量
如果估计系数的量值为 -0.1–0.1，则对于从均值计数更改为系数水平的情况，水平的系数为响应中的比率变化的近似估计值。例如，类别变量具有两个水平：之前更改和之后更改。如果之后更改的系数为 -0.04，则在值为之后更改时，计数将从平均计数减小 4%。
随着估计系数量值的增大，比率变化的近似值将变小。要找到响应中的比率变化，请计算 eβ−1。
要更改查看估计系数的方式，可以在“选项”子对话框中更改参考水平。请参见设置参考水平。