关于比较两个解释变量的影响差异

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在我的回归中，主要的解释变量是A，它本身是由两类加起来形成的（记为B和C），我在模型中分别引入B和C，其表现与A相同，显著为负，如果想比较B和C的影响差异，我选择把两者同时引入模型进行回归，B不再显著，或是符号改变，C仍然为负，是不是说明C的负面影响更大？那么此时的B的系数表现与只包括B的模型相反，这该如何解释呢？

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关键词：解释变量 符号改变 系数表

如果A=B+C的话，那么在你原来的基准回归中 相当于加了一个限制，即B C的系数是相同的；
当放松这个限制后，自然可能出现其他的结果；
看起来应该是C的影响更大一些，可能是更关键的变量

是否将A拆分成B C分析有意义

wdlbcj 发表于 2021-5-26 20:33
如果A=B+C的话，那么在你原来的基准回归中 相当于加了一个限制，即B C的系数是相同的；
当放松这个限制后 ...

谢谢解答！