加入某個控制變量后原解釋變量不顯著了是什么原因？一般相關(guān)只分析兩個變量之間的相關(guān)性，不控制其他變量的影響?；貧w，如果您輸入多個自變量進行回歸，您看到的自變量的回歸系數(shù)實際上代表了控制其他自變量后的回歸

加入某個控制變量后原解釋變量不顯著了是什么原因？

一般相關(guān)只分析兩個變量之間的相關(guān)性，不控制其他變量的影響。

回歸，如果您輸入多個自變量進行回歸，您看到的自變量的回歸系數(shù)實際上代表了控制其他自變量后的回歸（即減去其他自變量對因變量的影響），換句話說，它不能單獨表示變量對因變量的影響。區(qū)別在于其他變量是否受控

R代表擬合優(yōu)度，用來衡量估計模型對觀測值的擬合程度。越接近1，模型就越好。但是，您的r值太小。

當(dāng)T的絕對值大于或等于Ta/2（n-k）（該值表示根據(jù)您的置信水平和自由度獲得的值）時，原始假設(shè)被拒絕，即當(dāng)其他解釋變量保持不變時，解釋變量x對解釋變量y的影響顯著。

F值為回歸方程的顯著性檢驗，表明被解釋變量與模型中所有解釋變量之間的線性關(guān)系是否顯著。如果F>fa（k-1，n-k），則拒絕原假設(shè)，即模型中解釋變量的組合對被解釋變量有顯著影響，否則沒有顯著影響。

如何看哪些因子對被解釋變量影響顯著？

之所以具有全球意義，是因為它的系統(tǒng)公式是確定的，即y=ABX。由單個變量組成的點圍繞一條直線排列，即方差計算或?qū)?shù)。無論如何，變量和隨機變量之間的線性關(guān)系總是存在的。