问题如下图：
选项：
A. 
B. 
C. 
D. 
解释：
D选项与解释里的答案是反的呀？ 过度解释--R^2过大，因为X变量太多，如果少了一个能够影响已有变量的omitted variable，那么解释力度应该下降才对？不知道我的逻辑错在哪里？
orange品职答疑助手 · 2018年07月26日
同学你好。假设X为因变量，Y为自变量。如果存在第三个变量Z能够同时影响Y与X，并且这个变量Z没有纳入我们的模型方程中，那么X对于Y的解释力度就会被高估。这是因为，变量X其实本身是无法具有现在这么高的解释力度的，它之所以现在解释力度高，是因为它包含了一个被我们所遗漏掉的、和X相关的、对Y有解释作用的变量Z。所以，如果这种情况下是高估的。
ciaoyy · 2018年07月27日
还是感觉有疑问，为什么遗漏掉一个跟X有关的变量反而会造成X解释力度被高估呢？ 视频只讲到了遗漏变量，相当于该变量进入了残差项，使得残差项与已知变量之间不独立，违反回归分析的前提，但并没有涉及到X解释力度的问题。而且按照R^2的定义，有效（对Y真正有影响的）解释变量个数越多，那么模型就越好，explanarory power就越强，而这道题里面反而遗漏一个重要变量使得X的解释力度上升了，高估了整个regression analysis的explanatory power，好奇怪啊
orange品职答疑助手 · 2018年07月27日
上面那个是比较偏直觉的解释。或者同学你换种角度来理解：在多元回归中，R方被修正R方所改善，修正R方中，随着自变量个数k的增加，修正R方是降低的，这点可通过修正R方的式子看出来
NO.PZ2016062402000026 问题如下 Unr whcircumstances coulthe explanatory power of regression analysis overstate The explanatory variables are not correlatewith one another. The varianof the error term creases the value of the pennt variable increases. The error term is normally stribute An important explanatory variable is omittethinfluences the explanatory variables incluanthe pennt variable. If the true regression inclus a third variable z thinfluences both y anx, the error term will not be contionally inpennt of x, whiviolates one of the assumptions of the OLS mol. This will artificially increase the explanatory power of the regression. Intuitively, the variable x will appeto explain more of the variation in y simply because it is correlatewith z 看了之前的解答还是不明白“假设X为自变量，Y为因变量。如果存在第三个变量Z能够同时影响Y与X，并且这个变量Z没有纳入我们的模型方程中，那么X对于Y的力度就会被高估。这是因为，变量X其实本身是无法具有现在这么高的力度的，它之所以现在力度高，是因为它包含了一个被我们所遗漏掉的、和X相关的、对Y有作用的变量Z。所以，如果这种情况下是高估的”1.力度的评价是不是看R平方或者austeR平方？R平方越高说明力度越高？2.遗漏变量的时候，说明模型的回归效果不好，R平方应该会更低才对，为什么这个时候是overstate？当这个被遗漏的变量加入模型后，拟合效果更好，R平方应该上升
The varianof the error term creases the value of the pennt variable increases. The error term is normally stribute important explanatory variable is omittethinfluences the explanatory variables incluanthe pennt variable. If the true regression inclus a thirvariable z thinfluences both y anx, the error term will not contionally inpennt of x, whiviolates one of the assumptions of the OLS mol. This will artificially increase the explanatory power of the regression. Intuitively, the variable x will appeto explain more of the variation in y simply because it is correlatewith z 的情形，遗漏变量为什么会使回归的力度被夸大？遗漏产量不应该会导致回归效果不好吗？以至于回归力度下降？
老师能确认一下这道题正确吗？
老师，b是在说条件异方差的现象吗？这个现象会减少对y的力度吗？
为什么忽略了一个重要变量会让x疑似过度拟合呢？是不是因为这个变量被包含在残差项里呢？请，！