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在经典二元线性回归模型中，如果回归系数无法通过t检验，那么是否要剔除相应的变量？在多元回归中，似乎可以保留没有通过t检验的变量。这两者之间是个什么关系？希望各位帮忙解答。谢谢。

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关键词：线性回归模型 线性回归 多元回归 回归模型 回归系数 请教

不对，要总体考察。看各个方面的假设和条件都具备了，模型也没有问题，这时候的t仍然接收原假设，则剔除，无论多元否

不能那样作啊。就放到那里可以了。你见过那篇文章是所有的系数都是显著的，这是不可能的。况且你本来可能就是要检验那个变量对Y的影响，为什么要剔除啊？不显著说明没有影响，如果剔除那个变量谁知道那个变量到底是否显著呢。看看别人的文章的就知道了。

现在许多模型是根据理论建立的，一些变量必须存在的，实证模型只是检验理论上建立的关系是否存在，所有没有必要剔除变量。还比如，你要分析教育对收入的影响，如果发现教育不显著，那你剔除掉，你的文章还怎么作啊。所有建立模型的时候，先的有一些基本的理论分析，什么因素可能影响Y，有的你认为是正的，有的你可能认为是负的影响，但具体是否真能影响？什么样的影响，这时就的靠你的数据来验证了。不要看到不显著就认为没有意义。有的时候你就是要说明这个变量不显著的，或者别人说一个变量影响Y，你可以通过模型来证明他说的不对，应该是没有影响。

谢谢大家。看来还是得事先做一些工作，不能随便剔除变量。