平均边际效应会影响概率，即介于 0 和 1 之间的数字。它是当 x 增加一个单位时概率的平均变化。由于概率是非线性模型，因此这种影响会因人而异。平均边际效应所做的是为每个人计算它，而不是计算平均值。要获得对百分比的影响，您需要乘以 100，因此获胜的机会减少了 41 个百分点。

这两个链接可以查看详细说明。https://cran.r-project.org/web/packages/margins/vignettes/TechnicalDetails.pdf中的第 8 页和https://www3.nd.edu/~rwilliam/stats3/Margins02.pdf中的附录A。

简而言之，变量的平均边际效应是每个 X 值（即每个观察值）的 X 的一个单位变化（如果它是连续的）的拟合值预测变化的平均值。

dydx表示因变量（或回归）Y 与解释变量 X（回归量）变化的差异。这将被解释为线性回归中的回归系数（其边际效应等于系数，而不是二元因变量的回归）。

0.41 的分数意味着 X、Y 增加 1 个单位（在概率中，这是你的概率），将增加 0.41 或 41%-点。eyex将返回弹性。

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