关于两个相关的解释变量的疑问，怎么理解二者“都影响”因变量呢？

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    突然就困惑了，感觉说服不了自己直观的质疑Orz
    现在被解释变量是分析师预测精度，实际有一个是我关心的解释变量A，但同时发现解释变量与 公司历史风险水平 这个变量有一定的正相关（pearson相关系数大概在0.1-0.2），二者都纳入模型时均与被解释变量负相关，F和两个变量的t检验0.05显著，其中历史风险水平的系数绝对值比A大一些。VIF大致在1.5左右，应该不太担心多重共线，其它控制变量数量也不是很多。
    可是，我要怎么说服我自己，A真的对预测精度有影响，而不是“因为历史风险水平高所以既导致A高也导致精度差”呢
    我看了看我们的教材好像没有正面讲这件事，在理解上是不是应该从偏决定系数入手？t检验与偏决定系数之间有什么联系吗？还是说对偏决定系数构造个什么检验（捂脸）

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我错了大佬们

我不该只看我们老师的教材的

偏决定系数与偏F检验的统计量等价（人大版应用回归分析课后习题），所以这样检验就好了。

我也不该把多元忘干净的

检验下偏相关系数原理也是一样的

晚安（捂脸）

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关键词：解释变量 因变量 pearson 分析师预测 控制变量