ベストアンサー
回帰方程式の定数は次の値です。従属変数説明変数はゼロ値を取ります。その意味は、回帰方程式が何を説明しているかによって異なります。たとえば、回帰方程式が総コスト関数である場合、定数または切片は固定コストを表します。つまり、施設が何も生産および販売しない場合に発生します。勾配係数は、生産がユニットごとに発生するときに総コストに追加される変動費を表します。時間傾向が0、1、2、3、…n年として測定される時間傾向線形方程式の場合、定数は時系列の開始値に等しくなります。値が0または1のダミー変数の説明の場合、ダミー変数の係数は、ダミー変数によって提示された条件が発生したときの定数の上方シフトを表します（値1を取ります）。
回答
回帰モデルの出力変数にログを適用することは（過分散を減らすために）正しいアプローチですか？
従属変数にログ変換を使用することが適切かどうかは、従属変数の性質に大きく依存します。
変数が動作の頻度カウントである場合（などモーダル頻度が0で、ゼロ以外のスコアが広く分散しているHS学生間の非行行動の数）、その種のデータ（Poisson、負の二項またはベータなど）に適した回帰モデルを使用することをお勧めします、ゼロ膨張かどうか）スコアをログ変換するよりも。例：
変数のスコアに少なくとも2桁または3桁の差がない場合（例：最高スコアは1000倍ではなく10倍の最低スコアです）、ログ変換を適用することで実際に分散が修正されるかどうかを確認する必要があります。 Yの値の範囲が限られている状況では、Yとlog（Y）の相関は約.90になる可能性があります。この状況では、対数変換は実際には分布の形をあまり変えていませんが、結果を対数Yで解釈するという問題があります。
スコアが桁違いに変化する場合（生物学と天文学のいくつかの変数に関しては）、対数または累乗変換（おそらくXとYの両方）が役立つ場合があります。以下の例を参照してください。この状況では、対数変換は非正規（正に歪んだ）分布形状を修正するだけではありません。また、X / Yの関連付けを線形化します。 Warner、R。（2012）の例。応用統計：二変量から多変量技術まで。サウザンドオークス：セージ