25年和三级说拜拜2019-05-16 11:22:33
25年和三级说拜拜请问example1中，statement2可以这样理解吗：如果variables是hight correlated, 说明存在多重贡献，为了修正多重贡献所以variables被剔除，不能加回去，所以参数间consistency不受影响。但是题目给的variables只是correlated，omitted variable是是可以加回去的，加回去之后就会影响原来的参数，从而导致inconsistency。
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Chris Lan2019-05-16 19:38:25
Chris Lan同学你好，这里说遗失的变量只是与自变量相关，这时应该把他加回到回归方程，这里要注意，我们说多重共线性是说自变量之间有highly linear relationship，这时应该删除变量，这里的题干只说correlated，因此不是高度相关，所以还是应该加回来，因为我们只要是多元回归，就不可能完全消除多重共线性问题，只是要把它控制在一个我们可以接受的度，比如说自变量之间不能高度相关。所以他把这个遗失的自变量加回来以后，回归的系数，例如b0 b1这些都会变化，由于它们变化了，它们的标准误肯定也会变化的。
另外关于consistency一致性，说的是样本容量增大，就会增加我参数估计的准确性，这是一个性质，无论是否存在多重共线性，都不影响一致性，我看你的这个表述，我觉得你这里的理解好像是有一些偏差，所以我再给你说一下。
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只有异方差的consistency是指参数间吗
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同学你好，在多元回归中没有你说的异方差的consistency。
consistency就是指一致性，表示的是n增大，我参数估计越准确的性质，在多元回归中就是指bn cap估计的越准确的意思。
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强化班第41页"not affect: consistency of regression parameter estimators"...是我理解错了吗
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同学你好，
consistency of regression parameter estimators这句话的意思是说回归方程参数估计量的一致性，回归方程的参数就是我们回归出来的截距和斜率，这里说的和我说的是一个意思，就是指n越大，我斜率和截距估计的越准确的这种性质就叫做一致性。
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好的谢谢老师
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