考虑有两个自变量X1和X2的回归模型，这两个自变量都是Y的影响因素。如果先使用X1对Y做回归，估计得到的回归系数很小，但是同时使用X1，X2做回归，发现X1前面的回归系数变大了很多。这意味的前面的一元线性回归存在? 异方差|完全共线性|虚拟变量陷阱|遗漏变量偏差
举一反三
- 中国大学MOOC: 考虑有两个自变量X1 和 X2的回归模型，这两个自变量都是Y的影响因素。如果先使用X1 对Y做回归，估计得到的回归系数很小，但是同时使用X1 ，X2 做回归，发现X1 前面的回归系数变大了很多。这意味的前面的一元线性回归存在
- 考虑有两个自变量X1 和 X2的回归模型，这两个自变量都是Y...大了很多。这意味的前面的一元线性回归存在
- 一元线性回归分析中两个变量是平行关系,x称为自变量,y称为依变量。( )
- 已知回归模型：y = ????0 + ????1 ????1+????2 ????2 +????3 ????3 +…????k ????k + ????，其中x1, x2, x3, ...xk 属于 A: 因变量 B: 自变量 C: 响应变量
- 线性回归分析中，样本回归系数b≠0，说明因变量y与自变量x间有线性回归关系