Пусть истинной моделью является
![](https://st.testna5.ru/img/06/c9/06c9fc9f707bddf0db64c1b78f118b95.png)
(х1, х2, х3 - существенные факторы), однако, мы не имеем статистических данных по переменной
![](https://st.testna5.ru/img/41/c1/41c160361de642186c7bd58625aadc5f.png)
. Но другая переменная
![](https://st.testna5.ru/img/73/d0/73d0cd63c1a1a31448558c8b1acfb69b.png)
выступает идеальным заменителем для нее в том смысле, что имеется строгая (функциональная) линейная связь
![](https://st.testna5.ru/img/a3/bd/a3bdb578e2885617545c4b30c866fa18.png)
, где
![](https://st.testna5.ru/img/1d/b6/1db698c30d66761d59b864c56a46ec85.png)
и
![](https://st.testna5.ru/img/99/37/9937cd4141814cf6844f521f965cb913.png)
являются постоянными, но неизвестными величинами. Если мы построим регрессию
![](https://st.testna5.ru/img/fd/fc/fdfcc4f87d5cf838eddf7bd94c9774d0.png)
, то
некоторые из оценок коэффициентов b2 и b3 могут стать незначимыми
оценки b2 и b3 изменятся по сравнению с регрессией с использованием
все оценки коэффициентов b2 и b3 станут незначимыми
оценки b2 и b3 будут такими же, как и при построении регрессии с использованием