关键变量在逐步回归中的表现及其解释

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假如我关心x1对y的影响。有其它变量x2,x3也会影响y.

在回归中，加入解释变量的顺序有何要求？是不是首先加入关键变量x1?（问题0）

在逐步加入x2,x3后，x1的回归结果可能发生如下变化？

1，加入x2,x3之前，x1显著为正，加入之后仍然显著为正。但系数：

1a变大

1b变小

2. 加入x2,x3之前，x1显著为正，加入之后x1变得不显著。

3. 加入x2,x3之前，x1显著为负。

情形1a,1b,2,3,分别暗示着什么？如x1对y的影响；x1与x2,x3的关系；x2,x3 与y的关系。

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关键词：关键变量 逐步回归 回归结果 解释变量 影响

一次性全部加入，然后逐个剔除。

why is that ?
if x1 is the only variable I am interested in ?

全部加入，可以防止遗漏变量问题。
如果先加入 x1 再逐个加入其他变量，则第一个模型可能就是错误的，后续的筛选过程也就没有意义了。