半对数模型中，估计出来的解释变量的系数怎么解释

半对数模型中，估计出来的解释变量的系数怎么解释

拟合优度(或称判定系数,决定系数)
目的:企图构造一个不含单位,可以相互进行比较,而且能直观判断拟合优劣的指标.

拟合优度的定义:
意义:拟合优度越大,自变量对因变量的解释程度越高,自变量引起的变动占总变动的百分比高.观察点在回归直线附近越密集.
取值范围:0-1

判定系数只是说明列入模型的所有解释变量对应变量的联合的影响程度,不说明模型中单个解释变量的影响程度.
对时间序列数据,判定系数达到0.9以上是很平常的;但是,对截面数据而言,能够有0.5就不错了.
判定系数达到多少为宜
没有一个统一的明确界限值;
若建模的目的是预测应变量值,一般需考虑有较高的判定系数.
若建模的目的是结构分析,就不能只追求高的判定系数,而是要得到总体回归系数的可信任的估计量.判定系数高并不一定每个回归系数都可信任

1、一元线性回归：y=a+b*x+u，x每增加1个单位，y平均增加b个单位； 2、双对数模型：lny=a+b*lnx+u，x每增加1%，y平均增加b%； 3、半对数模型：y=a+b*lnx+u，x每增加1%，y平均增加b个单位； 4、半对数模型：lny=a+b*x+u，x每增加1个单位，y平均增加b%。