我运行了一个多项逻辑回归模型，该模型具有四个级别的响应变量（步行，自行车，公共汽车和汽车），并且两个预测变量分别是性别（女性/男性）和居住地（城市/农村），我我正在努力解释截距方面的系数。
我有两个问题：
1）我认为拦截是针对居住在城市地区的女性的->这样对吗？ -因此，从输出中我读到，城市女性走路和乘车的可能性较小。
2）在解释性别系数及其居住位置时，是否将logit添加到截距值中？
例如是说“男性比女性更容易走路，但他们仍然更倾向于乘汽车然后总体上走路（因为-0.7643 + 0.4仍然是负数）”或“男性更容易走路而不是走路。开车然后是女性，而男性总体上走路的可能性要大得多（因为logit（0.4）是正数）”？
从模型输出中得出的系数估计如下（参考=汽车）：
变量 估算
拦截：行走 -0.7643
性别（男）：行走 0.4
实时（乡村）：步行 0.0559
拦截：自行车 -1.9524
性别（男）：自行车 0.6747
现场（乡村）：自行车 0.5863
拦截：总线 -1.1971
性别（男）：公共汽车 0.3912
实时（农村）：公交车 0.7632
感谢我能获得的所有帮助！