练习：解释多元线性回归的系数

接下来我们要开始接触同时涉及数学、代码和现实三者的材料了。在探讨代码问题之前，我们得先解决所有基本问题，这一点很重要。

QUIZ QUESTION: :

假设我们要根据某公司的会计信息来预测某支股票的价格，请将下列变量类别分别拖拽到相应的变量名旁边。

ANSWER CHOICES:

SOLUTION:

### 想象一下……

我们要从上述四个方面入手，建立一个线性模型，如果要预测的是每个公司的股价，根据你到目前为止学到的知识，你觉得可以往模型里加入哪些变量？

SOLUTION:

我们用 x_1 ，即 雇员数 和 x_2 ，即 资产总值 来拟合一个多元线性回归模型，从而预测 y ，即股价。

我们的线性模型结构如下：

\hat{y} = b_0 + b_1x_1 + b_2x_2

其中：

根据上述信息，回答下列练习的问题。

根据多元线性回归模型的结果，下列哪个解释是正确的？请在正确选项前打钩。

如果某公司没有雇员也没有资产，那我们预测其股价为 -3.20。

在资产总值不变的情况下，我们预测某公司每增加一位雇员，其股价就会上升 0.60。

在雇员数不变的情况下，我们预测资产总值每增加一个单位，股价就会上升 0.24。

我们可以接着往模型里添加变量，这些系数的解释基本不受影响，但在解释时，我们需要在 “保持不变” 的部分中添加新增的变量。

SOLUTION: