如何判断一个模型是缺少有显著影响的因变量的？

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一个估计的线性回归模型y=a+bx+u, u为误差项， 如果我认为这个模型缺少了其他有效变量，那么应该如何进行判断这个模型是否确实缺少其他变量呢？
注：除了直接加入那个认为的缺失变量进行检测对比，有没有其他方法？比如能否通过观测原模型的eviews的OLS统计数据来判断？

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关键词：因变量 线性回归模型 EVIEWS Views Eview EVIEWS 模型 计量 缺失变量 判断方法

如果回归后序列相关性很强，就有可能是缺失了某个重要变量。可以看看模型回归后的DW统计量

2# pingkang
可是我的DW是显示不存在positive AR（1）process的，就是相关性不强，还有其他的方法吗？

是不是可以看看那个调整后的R方？如果拟合不佳，R方不会很大吧？

有专门检验是否缺失关键自变量的信息的，可以去找本统计书看一下，我记得有的，但想不起来怎么做了。