希望你们能帮我解决一段时间以来我一直困扰的问题。
假设我将房屋价格作为因变量，以下作为自变量：
1.年龄
2.区域
3.楼层
4.步行到最近的火车站所需的时间（time_walk）
5.通过火车从最近的车站到CBD车站（time_train）
有没有办法比较给定time_walk不同范围的time_train系数。从本质上讲，我想要研究的是，考虑到旅行时间的变化，人们是否重视不同的行走方式。
模型A :( 0-9分钟time_train）：Walking_Time将如何影响房屋定价？
模型B :( 10-19分钟time_train）：Walking_Time将如何影响房屋定价？
模型C :( 20-29分钟time_train）：Walking_Time将如何影响房屋定价？
据我所知，我不能创建4个模型，每个模型只包含相关细节（例如，0-9分钟的列车时间，10-19分钟的列车时间......等），因为n号码会有所不同。比较系数估计值是不公平的。
任何建议都将不胜感激！
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您的建议是walking_time的效果取决于time_train。这是一个互动假设！如果time_train是序数级变量，则可以为变量walking_time添加每个类别虚拟的交互项。如果time_train是连续变量，则只需一个额外的术语（walking_time * time_train）。