自变量X出现严重的测量误差的后果

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若x出现严重的测量误差问题。

如：

回归中，自变量“受教育年限”的数据是乱报的，或者操作时误把“户口虚拟变量”（0/1）误当成“受教育年限”（使用code的时候出错）。

假设这两种情况下，系数结果为0.2，且显著，可以得到，“受教育年限”真实系数一定比0.2大。（一定是正的，且比0.2大）。

问题：

1. 为什么回归系数一定会趋近于0。

2. x出现严重测量误差问题，相当于在模型是一个随机变量，但是这个随机变量并没有代表是“教育”，那为什么能肯定的说，“教育”的效果一定是正的，且比0.2大呢？

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1、出现测量误差就意味着回归模型中的误差项与自变量相关，因此会产生内生性问题，导致估计量是不一致的
2、你的两个问题很模糊，可进一步详细说明