飘同学回答（2）
Adam2021-06-28 18:31:50
Adam同学你好，
重大遗漏变量必须要满足两个条件：1. 遗漏的这个变量和模型现存的其他变量之间是高度相关的【也就是你前半段的理解】； 2. 遗漏的这个变量对于y来说是有显著解释效力的；
二者是缺一不可的。
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之所以被遗漏，是因为它与某个X高度相关，所以不易被发掘，是吗？
Jenny2021-06-29 10:34:34
Jenny同学你好，这个其实可以从建模的角度去理解。
一般来说，在建模初始阶段，比如研究居民收入由什么因素来解释，在前期可以考虑教育背景，所处地区，行业等等因素，但其实你也并不知道这些是不是就是所有有关的解释变量了。很多时候，某些变量可能就是建模没有考虑周全，"天然地"遗漏掉了，而遗漏变量这个问题本身在建模中也确实是很常见的，对于一个回归模型，最理想的情况莫过于：模型包含了可以解释因变量的所有自变量，同时剔除了所有不能解释因变量
的自变量。但是，基本上所有的模型都无法达到这个条件，他们之中，要么（1）剔除了应该包含的自变量，要么，（2）包含了不该包含的自变量。
所以建模是需要大量的后期勘正和校验的工作，将模型不断地进行修正。比如你提到的这个遗漏变量的问题，很多时候可能就会通过异方差观察到，在回归假设里面，残差项的方差不应该随着x 的变化而变化，但由于遗漏变量，被漏掉的变量都归到残差里面了，那么残差就会跟其他的变量相关，从而观测到异方差的现象。所以这类现象一般是在勘正过程中发现，并权衡是否修正。
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谢谢老师！！！
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不客气哒~
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