考虑有两个自变量X1和X2的回归模型，这两个自变量都是Y的影响因素。如果先使用X1对Y做回归，估计得到的回归系数很小，但是同时使用X1，X2做回归，发现X1前面的回归系数变大了很多。这意味的前面的一元线性回归存在（）
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咨询记录 · 回答于2021-12-23
考虑有两个自变量X1和X2的回归模型，这两个自变量都是Y的影响因素。如果先使用X1对Y做回归，估计得到的回归系数很小，但是同时使用X1，X2做回归，发现X1前面的回归系数变大了很多。这意味的前面的一元线性回归存在（）
【单选题】考虑有两个自变量X1和X2的回归模型，这两个自变量都是Y的影响因素。如果先使用X1对Y做回归，估计得到的回归系数很小，但是同时使用X1，X2做回归，发现X1前面的回归系数变大了很多。这意味的前面的一元线性回归存在A.异方差B.完全共线性C.虚拟变量陷阱D.遗漏变量偏差最佳回答D
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