爱吃草莓的葡萄2023-04-13 16:05:00

同学你好。这个问题来给你详细讲一下。

在遗漏变量处，是存在两种情况，一是遗漏变量与存余变量无关，那么遗漏变量就把它当做残差，剩余变量因为是无关那么剩余变量系数不受影响，增加样本量依旧可以提高剩余变量系数的准确性。另一种是遗漏变量与剩余变量相关，遗漏变量后，使得残差与剩余变量之间存在相关性，导致剩余变量系数不稳定，即便增加样本量也无法改变这种关系，因此一致性受影响。

多重共线性，他是自变量之间存在关系，比如两个自变量，存在相关性，你可以直接把它看成一个新变量，新变量系数为原两个变量系数之和（不一定是，为了讲解方便）。原来两个变量各自的系数与新变量的系数绝对是不等的，也绝对不够通过增加样本量来向新变量靠拢，因为原来变量为新变量的一部分。这就是多重共线性为什么回归估计系数不准确不可靠的原因。但又为什么不影响一致性呢，因为原来变量没有扔在残差中，通过增加样本量，新变量的系数是向总体参数靠近的，因此不影响一致性。

同学如果对回答感到认可，可以给回答给予采纳。祝早日持证！