R 在解释回归模型中的贝塔估计值时，排序顺序重要吗？

这似乎是一个非常基本的问题，但我只是想确认一下。我正在运行一个多变量线性回归模型，该模型针对不同类型的协变量（一些是数字的，一些是分类的，等等）进行调整。模型示例如下所示：

fit <- ols(outcome ~ exposure + age + zbmi + income + sex + ethnicity) 

是否可以将其解释为：“暴露每增加1个单位，结果就减少0.20”

我想知道的是，它是如何确定“每增加1个单位”的顺序的？在回归模型中运行R时，这只是R排序连续变量的默认顺序吗？另外，由于我的结果和暴露都是连续变量，这是否意味着当我运行模型时，它会自动按升序（默认情况下？）对这些变量进行排序

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在我运行任何使用连续变量的回归模型之前，我对排序顺序是否重要有点困惑。任何提示/帮助都将不胜感激

在OLS下，预测因子没有排序或排序。方程式的右侧在从左侧减去之前求和。然后将该差值的平方最小化。因此，使用这种技术，预测值不必以任何方式进行排序

对于beta的解释，预测因子应该是独立的，所以你选择它们的顺序并不重要。

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旁注：事实上，你可能会得到一些预测值之间的相关性，这将反映在标准误差稍大的情况下。

谢谢你的回答！是的，我认为如果我只是运行一个简单的线性多变量回归模型，那么使用OLS和使用lm是一样的？（不确定这是否正确）。不过，我没有使用任何其他函数。但好的，听起来不错，只是想确认我的解释是正确的，预测值的排序/排序并不重要。谢谢你的澄清！

B = -0.20 // 95%CI: [-0.50, -0.001] // p = 0.04