我正在阅读一篇研究论文，该论文模拟了一个回归模型，其中回报根据广告曝光的数量进行回归。

方程看起来像这样：

$Returns = beta_1*nExp + beta_2*nExp^2$

nExp: The number of times the user looks at the ad.

Returns: The revenue from the user

结果是： $beta_1$ 为正（且具有统计显着性），这意味着广告曝光具有 $+ve$ 与收入的关系。

然而， $beta_2$是负数。研究论文说：

曝光次数的平方项，其系数为负，表明广告曝光的回报递减。

它的真正含义是什么？ 当项的系数为$+ve$ 但方程中它的平方项的系数是 $-ve$?