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我有一个数据集。部分数据集如下图所示：

sales_date  net_sales_my_firm   net_sales_others    pro_unit_my_firm    pro_unit_others
1.02.2021   101089              710337              9869                67885
1.03.2021   104747              598684              9084                79405
1.04.2021   92027               623285              8025                122489
1.05.2021   85796               463898              7541                63562
1.06.2021   112804              621633              10553               83586
1.07.2021   89326               484894              7832                61799
1.08.2021   85406               524195              7551                75599
1.09.2021   131388              686136              12144               87755

net_sales_my company：我公司的净销售额 net_sales_others：竞争对手的净销售额 pro_unit_my_firm：我公司的促销销售额 pro_unit_others：竞争对手的奖金销售额

我想做的是找到促销销售对净销售额的影响。为此，我使用了我在下面指定的多元回归代码（在 python 中）。

Y = df.net_sales_my_firm
X = df[['pro_unit_my_firm','pro_unit_others']]
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(Y, X)
results = model.fit()

结果总结为：

结果总结：

print(results.params)
const                -14896.842089
pro_unit_my_firm      4.163607
pro_unit_others       0.806564

我对这个结果的解释如下：如果你推销 1 个单位，你的销售额就会增加 5 个单位。但; 负常数值是什么意思？正常吗？我是否设置了错误的模型？

我还分享了收益率的散点图以提供帮助：

scatter_plot_data

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我会这样解释：

“如果您促销 0 个单位，而竞争对手促销 0 个单位，您的净销售额将是负数”。

也许这并非完全不现实。如果您根本不推销您的产品，您可能不会卖出太多，因此您的净销售额可能为负数（具体取决于净销售额的含义）。

这不是您的情节所暗示的，您在 0 处有几个点，pro_unit_my_firm但当然不清楚pro_unit_others该点的值是什么。

为了让自己确信拟合“有意义”，我想检查pro_unit_others零点pro_unit_my_firm的值。

于 2021-11-30T14:42:58.290 回答