一个小问题

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请教各位，Adding more regressors为什么可以reduce error variance？
σ(hat)^2=Σu(hat)i^2/(n-k-1)=SSR/(n-k-1),增加回归变量应该使σ(hat)^2增加然后增加error variance才对啊？

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关键词：小问题 variance regress varian reduce reduce error

首先，影响y的变量有很多，模型中作为解释变量的因素并不完全，没有列出的都包含在u里，当增加解释变量的时候，意味着u里包含的因素减小，模型对y的解释能力提高，所以残差平方和会减小，回归标准差也减小。

楼上正解