Упорядоченные факторы: glm() показывает значимые коэффициенты L и Q, но в противоположном направлении
У меня есть glm() модель с парой предсказателей. Два таких предиктора являются упорядоченными факторами с тремя уровнями.
Один из этих двух предикторов имеет существенные линейные и квадратичные коэффициенты, но в противоположных направлениях. Предположим, что pred_x число HP автомобиля, а переменная ответа - скорость.
pred_x.L -0.18224 0.06229 -2.926 0.00344 **
pred_x.Q 0.20684 0.03658 5.655 1.56e-08 ***
Интуитивно я ожидал только положительного эффекта. Я не уверен, как интерпретировать результаты, которые являются как положительными, так и отрицательными (оба значимыми). Может ли кто-нибудь помочь мне? Спасибо!