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多元回归里，一个变量加入后使得另一个变量显著为负（原本是不显著为负的），怎么解释

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关键词：多元回归

有很多种情况。比较正常的一种是，新加入这个变量是遗漏变量。（本意上，控制变量越多越好，也就是在加入新变量前估计出来的系数是有偏误的）

不大可能是遗漏变量，原有变量解释能力已经是经典了，被许多实证论文证明了的。那这种该怎么解释它呢

yanzi111 发表于 2015-5-25 10:54
不大可能是遗漏变量，原有变量解释能力已经是经典了，被许多实证论文证明了的。那这种该怎么解释它呢

不遗漏变量才是不可能的，你不可能控制掉所有可能的变量，所以才需要研究变量是外生变量。加入一个新变量B使得原有变量A的系数产生显著变化。说明原来A系数的估计值是有偏估计，A变量是内生变量。

唉，但是要说现在的研究产生什么重大发现，弥补了原有变量缺陷，真的不太现实。谢谢您的指点！

再追问一句，如果另外一个回归方程里adjust.r-square为负值，是不是代表方程拟合度不好？因为模型中所用数据都是从数据库里直接下载的，模型也是已有经典的。因变量和自变量都是时间序列数据，一般这种该怎么处理呢？

再追问一个问题，另外一个一元回归里，adjust.r-square为负值，是不是代表方程拟合不好呢？自变量和因变量都是从数据库里下载的，并且是时间序列数据，方程是经典的模型。一般这种该怎么处理呢？