文档介绍：取对数呈线性包括两种情况，一种是双对数线性模型，一种是半对数线性模型。两种情况下
的含义不同。
(1)双对数线性模型就是因变量和解释变量都取对数，lnY=a+b*lnX的形式，其中，系数b
的含义是弹性，即X的变化1%带动Y变化b%°取对数呈线性包括两种情况，一种是双对数线性模型，一种是半对数线性模型。两种情况下
的含义不同。
(1)双对数线性模型就是因变量和解释变量都取对数，lnY=a+b*lnX的形式，其中，系数b
的含义是弹性，即X的变化1%带动Y变化b%°(lny=*lnx，则x变化1%,%)
(2)半对数线性模型是因变量和解释变量只有一个取对数，因此也有两种情况，即
lnY=a+bX和Y=a+b*lnX。
nY=a+b*X中，系数b表示x变化一单位导致Y变化的百分比(x变化1,y变化b*100%;lny=*x,贝Ux变化1,*100%=%)。
=a+b*lnX中，系数b表示x变化1%导致Y变化的绝对值(y=*lnx,则x变化1%,*)。
对于lnY=2+3lnX,,即X变化1%,那Y的值就变化3%。系数的含义的原理：在lnY=a+blnX两边分别对Y和X求偏导，那上式就变成了DY/Y=bDX/X(偏导符号打不出来，只好打D)
DY/Y和DX/X就分别代表Y和X的变化率，因此，b的含义就是：X变化1%的时候，Y变化b%。
(1)如果因变量与自变量同时取对数，是为了测量因变量对自变量的弹性。(如果因变量和自变量都取对数，则自变量的系数表示百分比的变化，即弹性；自变量可以一部分取对数，这
是可以的，但系数的解释应为自变量变化1%,因变量变化由回归出来系数除以100。)。
(2)如果自变量取对数，因变量不取对数，是为了测量自变量变化1%,因变量变化的绝对量。
(3)如果因变量取对数，是为了测量自变量变化1单位绝对量，因变量变化的百分比。一
(1)自变量和因变量都作对数变换：在回归分析中，我们把弹性解释为自变量x每增加1%,
因变量y的百分数变化。
(2)对自变量作对数变换：我们让因变量为原始变量，而对自变量作对数变换。自变量每
增加(或减少)1%,因变量改变(3/100个单位。本例中，我们可以作如下解释：医院的日平均门诊量每增加1%,将导致平均住院天数增加()=。
(3)对因变量作对数变换：对因变量作对数变换，自变量还是原始变量。可以这样解释：
在模型中所有其它变量保持恒定的前提下，自变量每增加一个单位，因变量改变100*3%。
用在本例中，我们可以这样解释：医院的平均日门诊量每增加一人，就会导致平均住院天数
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