Essie2021-08-04 15:33:07

同学你好，这里说的是如果忽略了一个变量，回归方程会存在一定偏差。

举例来说，假设正确的模型是 Y = b0 + b1X1 + b2X2 + ε，但是漏掉了一个自变量变为Y = a0 + a1X1 + ε。这就出现了模型错误。

如果遗漏变量（X2）与剩余变量（X1）相关，则模型中的误差项将与（X1）相关，回归系数a0和a1的估计值将有偏且不一致。 此外，这些系数的标准误估计值也会不一致，因此我们既不能使用系数估计值，也不能使用估计值标准误进行统计检验。

判断是否要再增加一个自变量，则需关注加上这个自变量以后，如果adjusted R square增大，且F-test以及各个系数及斜率的t-stat都是显著的，那么这个自变量就应该是要增加的。

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