如何解释线性回归模型中各个自变量的系数？
在线性回归模型中，各个自变量的系数可以用来解释自变量与因变量之间的关系。系数表示了自变量每单位变化对因变量的影响。具体来说，如果一个自变量的系数为2，那么当这个自变量的值增加1个单位时，因变量的值会增加2个单位。如果系数为负数，那么自变量的增加会导致因变量的减少。系数的显著性可以通过T检验或者p值来判断，如果系数的p值小于显著性水平（通常是0.05），则认为这个系数是显著的，即自变量对因变量有显著的影响。
在解释系数时，需要注意控制其他变量不变的情况下解释系数。如果存在交互作用，那么系数的解释会更为复杂，需要考虑交互项的影响。此外，系数的解释也要考虑自变量的测量单位，通常可以通过标准化系数来消除不同变量单位的影响。
在实际应用中，可以通过具体案例来解释系数的含义，例如在营销领域中，可以解释广告投入对销售额的影响，或者在经济学中解释劳动力和产出之间的关系。