在回归分析中，模型系数可以是正数、负数或零。
系数的正负号表示自变量对因变量的影响方向，而系数的绝对值表示影响的大小。
当自变量与因变量之间存在正相关关系时，模型系数通常为正数。这意味着随着自变量的增加，因变量也会增加。例如，在一个线性回归模型中，假设自变量为工资水平，因变量为消费支出，那么如果工资水平增加，消费支出也会增加，因此工资水平的系数应该为正数。
然而，当自变量与因变量之间存在负相关关系时，模型系数通常为负数。这意味着随着自变量的增加，因变量会减少。例如，在一个线性回归模型中，假设自变量为利率，因变量为贷款需求，那么如果利率增加，贷款需求可能会减少，因此利率的系数应该为负数。
有时候，自变量对因变量的影响可能是零，这意味着自变量的变化不会导致因变量的变化。在这种情况下，模型系数为零。
因此，回归模型系数不一定要为正数，它们的正负号取决于自变量与因变量之间的关系。重要的是理解系数的正负号所表示的含义，以及它们在解释模型中的作用。
不一定，线性回归方程的系数可以是负数
