我使用R：
中的'mlogit'命令计算了以下条件logit模型 m1 <- mlogit(y ~ 1 + x1 + x2 + x1*x2, data=df)
y是一个分类变量，有6个不同的类别（A-F）
x1和x2是序数变量
我的问题是：如何解释mlogit模型中交互项的回归输出？ 让我们考虑以下三个交互系数的输出：
B：x1：x2 -0.658 ***
C：x1：x2 -0.317
D：x1：x2 0.045 ***
...
因变量y的类别A是参考。解释总是相对于参考类别，对吧？如何正确理解交互条款？