解释变量不显著的处理办法 加入某个控制变量后原解释变量不显著了是什么原因？

加入某个控制变量后原解释变量不显著了是什么原因？

一般相关只分析两个变量之间的相关性，不控制其他变量的影响。

回归，如果您输入多个自变量进行回归，您看到的自变量的回归系数实际上代表了控制其他自变量后的回归（即减去其他自变量对因变量的影响），换句话说，它不能单独表示变量对因变量的影响。区别在于其他变量是否受控

R代表拟合优度，用来衡量估计模型对观测值的拟合程度。越接近1，模型就越好。但是，您的r值太小。

当T的绝对值大于或等于Ta/2（n-k）（该值表示根据您的置信水平和自由度获得的值）时，原始假设被拒绝，即当其他解释变量保持不变时，解释变量x对解释变量y的影响显著。

F值为回归方程的显著性检验，表明被解释变量与模型中所有解释变量之间的线性关系是否显著。如果F>fa（k-1，n-k），则拒绝原假设，即模型中解释变量的组合对被解释变量有显著影响，否则没有显著影响。

如何看哪些因子对被解释变量影响显著？

之所以具有全球意义，是因为它的系统公式是确定的，即y=ABX。由单个变量组成的点围绕一条直线排列，即方差计算或导数。无论如何，变量和随机变量之间的线性关系总是存在的。

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