请教大家关于统计或者模型方面的问题！

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我有如下疑惑不知道怎么解决，麻烦大家帮我想想吧，先谢谢啦！
       假设有一个因变量y，自变量x1，x2，。。。，xn，y随着x1，x2，。。。，xn的变化而变化，即y=f（x1，。。。，xn），但这里f是未知的。已知的值只有y和x的时间序列值。
       问题1：采用什么办法能把x1，x2，。。。，xn按对y的影响大小归类，如：对y影响最大的因素有xi，xj，xm等；对y影响次大的有xi等。
       问题2：如果x1，x2，。。。，xn之间彼此还有影响和联系，我想要单独知道x1对y影响的大小，即建立一个一元的回归方程y=ax1+b，是否这里的系数a就是只考虑x1对y的影响值？
       希望大家帮我看看应该怎么分析！非常感谢！

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关键词：一个因变量 非常感谢 回归方程 时间序列 不知道 统计 请教 模型

问题1其实是变量选取的问题，建议楼主阅读一下衡HENDRY的理论，即建立一个一般的模型，再逐步约化，得到合理的模型。中间约去的变量就是影响小的。
问题2不太好回答：如果变量之间是正交的，只建立一个一元回归方程和建立多元回归方程的参数估计结果是相同的，就是X1的影响。不是正交的时候，还有与之相关的变量的信息；但是如果我们不知道还有其他变量，同时估计结果通过了检验，则可以认为是X1对Y的影响。

2# liyingxiong
谢谢你的回答，但是对于第二个问题，我查了一些资料说回归模型的建立前提是自变量的无关性，相互独立的，但是现实世界这种情况几乎是不可能的，我想请问你，你在做这类研究的时候是怎么处理的呢？如果采用回归分析，得到各个自变量对因变量的弹性系数就不是准确的，有没有什么方法可以使结果更准确一点，减少误差之类的呢？

请看一下最近出现的Lasso，方法基本上可以同时进行变量选择和参数估计。所以可以同时回答你上面的问题

4# likrain
lasso？我在百度上都差不到相关资料呢，能给我讲讲在哪里能看吗？