如果以下陈述为真，则表示 y 应随着 X1 或 X2 的增加而增加。

我有 2 个连续变量；X1 和 X2，均与因变量 y 呈正相关（连续）

这是您的最终模型：

$y=aX_1+bX_2-c(X_1*X_2)$

但我想知道为什么交互项的回归系数 c 为负？这是什么意思？

您在 c 系数之前有一个负号，这意味着它试图随着 X1,X2 的增加而减少 y，但数据需要它应该增加。因此 c 是负数。

为什么如果我只将交互项 (X1*X2) 添加到模型中，则系数为正，而如果我将其与 (X1) 和 (X2) 相加，则回归系数变为负？这没有意义！

通过将 X1*X2 添加到您的公式中，它看起来像下面的等式吗？

$y=c(X_1*X_2)$

那么只有当 c 为正时才有意义，否则 Y 将随着 X1、X2 的增加而减小。这说得通。