嗯嗯～那这个要怎么计算呢？

补充一下，经济意义，原先我的解释是x每增加1，y增加e^x。

对两边取变动可得\[\frac{\Delta \ln y}{\Delta x_1}=a\]或是\[\frac{\Delta y}{y}=a\Delta x_1\]两变同乘 100 （将左边的单位化成百分比 ）可得 \[100\times \frac{\Delta y}{y}=100\times a\Delta x_1\]所以其解释为，其他情况不变下，$x_1$ 每额外增加一单位，$y$ 会额外增加 $100\times a$ 個百分比。

那不是啊，看log-linear model的系数的含义。既然已经是t-test之后的事情了，那就没标准差什么事了，除非你变量还事先标准化了？

用标准差来计算是有道理的。跟计算百分比类似，关键就是让改变的大小不受单位影响。具体来说经济含义没有一个固定的计算方法。继续用之前的比喻，也许你觉得满50返20是挺不错的折扣（换句话说你觉得这个返现挺有经济意义的），但是也许我比较抠门，我觉得满50返20其实挺一般的，并不是什么格外好的折扣（换句话说我觉得这个返现经济意义有限）。究竟谁对呢？这个是没有标准的。具体应用当中要看你研究的问题。

再给你举个例子，比如满分100分的期末考试，假如有个模型告诉你，如果你每个星期多学习10个小时，那么期末考试就能多得10分。这个算不算经济意义上影响比较大？如果说同一个模型告诉你，学期当中每少逃课一次，期末就能多得10分。那又如何影响你的判断？明白这个意思了吧。

想问一下，标准差这个知道是怎么算的了吗

X变化一个标准差，Y平均变化beta*（X的标准差）个单位

你好，我想问问你说的这个标准差应该怎么计算呢，谢谢

经济显著性是在统计上显著的前提下进行的，是自变量一个标准差乘以该自变量的回归系数，得到的乘数做分子，以因变量均值为分母，计算的结果就是，表示自变量一个标准差变化引起的因变量变化值相对于因变量均值的变化情况。

你提到的理解基本上是对的，但需要稍作调整来更精确地理解回归系数的含义。

在对数线性模型中（即因变量y是取自然对数的形式），系数a确实表示了x1每增加一个单位时，y平均变化的百分比。具体来说：

\[ \ln(y) = ax_1 + bx_2 + e \]

如果x1从x1增加到x1+1，则预期y的变化（以百分比形式）大约为100a%。

然而，在理解“几个标准差”的语境下，这通常是指在解释系数的经济意义时考虑变量的变异性。具体地：

- **标准化系数**：有时候我们用z-scores表示自变量和因变量，即每个变量都减去平均值并除以标准差。在这种情况下，回归系数a可以解读为x1每增加一个标准差时y变化的百分比。

- **效应大小**：在社会科学或经济学中，“几个标准差”可能是指讨论一个特定的变化量（如政策改变）等价于多少个标准差的影响。这有助于将结果放在更具体的背景中理解，比如：“这个政策相当于提高了收入大约两个标准差”。

所以，老师提到的“计算几个标准差”可能是想强调在解释回归系数时需要考虑变量的实际变异性和效应大小，而不仅仅是直白地解读系数值本身。

希望这能帮助你更好地理解！如果有更具体的问题或概念上的疑惑，欢迎继续提问。

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