加入更多控制变量之后，之前的自变量系数反而变大了怎么回事

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如题，加入更多控制变量之后，之前的自变量系数反而变大了怎么回事呢？不是应该因为控制了更多的变量而使得解释变量的解释力降低，更接近真实情况吗？我在研究工资和户口之间的关系：原来的回归方程是：reg lnwage edu experience experience2 sex hukou party health marrystatus fatheredu
加入更多控制变量之后，变成：reg lnwage edu experience experience2 sex hukou party health province marrystatus fatheredu ownership scale industry 之后，其中解释变量是hukou,第一次回归的时候户口的系数是0.098，第二次变成0.115，请问为什么呢？

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关键词：控制变量 变量系数 自变量 Experience Ownership 自变量

解释力和估计系数大小没有必然联系。另外你户口应该是分类变量，你这里貌似是按照连续变量处理了，有些不妥当。内生性问题要留意

throndon 发表于 2015-12-30 17:48
解释力和估计系数大小没有必然联系。另外你户口应该是分类变量，你这里貌似是按照连续变量处理了，有些不妥 ...

谢谢，在这里户口变量设置的是二元变量。但是我看到的文献都是加入更多控制变量之后最初的解释变量系数会不断减小，我这里出现这种情况不知道是因为什么？应该不会在加入控制变量后出现内生性吧，因为教育内生性我是通过加入各种人力资本变量和地域等等结构变量控制过的呀。我没有见过加更多控制变量之后原来解释变量系数变大的情况，请问这个应该怎么解释呢？

加入更多变量只是不会导致拟合优度R2不减少，但是并不会保障已有的变量估计系数变大或变小，实际上都有可能。分类变量通常建议用虚拟变量，变量名前面加i.，同时回归command最前面加上xi:。表示你采用了虚拟变量。内生性不是靠增加更多的变量来加以控制的。建议好好去读一下伍德里奇的计量经济学导论，认真地学习。

throndon 发表于 2015-12-30 18:53
加入更多变量只是不会导致拟合优度R2不减少，但是并不会保障已有的变量估计系数变大或变小，实际上都有可能 ...

恩恩，谢谢您的帮助！

throndon 发表于 2015-12-30 18:53
加入更多变量只是不会导致拟合优度R2不减少，但是并不会保障已有的变量估计系数变大或变小，实际上都有可能 ...

你好，加入模型设定没有问题，放的也没有问题，加入控制变量后，核心解释变量的系数变大了，这个情况怎么解释呢

vsacybercom 发表于 2019-2-27 04:05
你好，加入模型设定没有问题，放的也没有问题，加入控制变量后，核心解释变量的系数变大了，这个情况怎么 ...

我也是这样，请问解决了嘛

萝北爱学习 发表于 2021-4-18 16:05
我也是这样，请问解决了嘛

我也是这样，请问解决了吗

vsacybercom 发表于 2019-2-27 04:05
你好，加入模型设定没有问题，放的也没有问题，加入控制变量后，核心解释变量的系数变大了，这个情况怎么 ...

你好，我也出现这个情况，请问解决了吗

xxr小仙猪 发表于 2022-3-15 16:38
你好，我也出现这个情况，请问解决了吗

您好 我也出现了这个问题 请问解决了吗