没有人有反应么。。？

一般情况下，和低幂项一样解释就行。例如我们对年龄取平方，或者对收入取对数。分析只要说，年龄平方（甚至直接年龄）怎么样怎么样，Y就怎么样怎么样。

楼上说的也对，但是可以改进。因为年龄平方如何如何变化对于因变量的影响一般来说不太好理解。
首先，x 和log(x)一起的不太常见，但是x 和x平方同时出现的很常见。举个例子：
小时工资=a+b年龄+c年龄2
一般不单独解释b 和c 的含义，但是我们可以对小时工资求导，结果=b+2c*年龄
if b=300, and c=-1, it means: 如果年龄增长 一岁，工资变化为  (b+2c*年龄, or 300-2*年龄). 这说明年龄变化对于工资的影响和样本现在的年龄有关。如果样本现在的年龄是40岁，那从40岁到41岁，小时工资会增长300-2*40=220元。但是如果样本的现在年龄是50岁，那年龄增长一岁对于工资的影响就是300-2*50=200 元。

这个例子有点不太恰当。一般大家是看工资和工作经验（年数）之间的关系。 上面还可以计算什么年龄可以达到工资最大化，就是设一阶导为零。按我们的例子，300-2*年龄=0，年龄=150。一般说来，人在150岁时小时工资最高 （哭，多数人等不到了）。。。 不过这个结果完全是因为数是我编的，所以不太合理，但是步骤和解释的确是这样的。

Y=a+blnx : a one percent increase in X causes a (b/100) units change in Y.

lnY= a+blnX: a one percent increase in X causes a b% change in Y.

有一定道理。。。
4# fenggrace

明白你说的道理，不过含有高次项时，我想得到变量的边际效应怎么办，stata怎么写命令呢？
比如含有工作经验exp和它的平方项，我怎么写命令得到exp的边际效应呢？分位数回归不允许带交乘项啊