mixlogit的SD如何解读

mixlogit的SD显著性和SD系数大小如何解读,我想知道自变量显著性，系数大小在这里的统计学含义是什么?均值系数不显著但标准差系数显著怎么解读，为什么标准差系数会大于1?

以下回答参考GPT并且由Bony-整理：
Mixlogit模型是一个多项Logit模型的扩展，它允许随机参数（random parameters）以反映人们的异质性。在这种情况下，自变量的系数（也称为影响因素）测量了自变量对因变量的影响，而系数的标准误（Standard Deviation, SD）测量了对应的参数（或系数）的不确定性。

SD的显著性检验可以用来判断一个系数是否显著。显著性检验通常是基于一个假设检验框架，其中原假设是该系数为零，即自变量对因变量没有显著影响。在这种情况下，如果一个系数的P值小于0.05，则可以拒绝原假设并接受备择假设，即该系数对因变量的影响是显著的。

系数的大小表示自变量的单位变化对因变量的变化程度。例如，如果一个系数为2，则意味着当自变量的值增加一个单位时，因变量的期望值会增加2个单位。因此，系数的大小和显著性都提供了关于自变量对因变量影响的有用信息。

如果一个系数的SD系数显著大于1，则说明该系数在样本中的异质性很高，或者说不同个体之间在对该自变量的反应上有很大的差异。标准差系数大于1并不一定意味着该系数对因变量的影响很大，它只是测量了个体之间的异质性。

如果一个均值系数不显著但标准差系数显著，这表明该系数的作用存在异质性，也就是说，该系数对于一部分人来说具有显著影响，但对于其他人则没有影响。这种情况下，可以考虑使用混合效应模型，以进一步探究影响因素的异质性。

请问下你上一条的not concave解决了吗