两个预测变量X1和X2之间的散点图

Question

给出以下两个预测变量X1和X2之间的散点图：

有没有办法像这样获得线性模型的参数数量？

model <- lm(Y~X1+X2)

我想以某种方式获得数字3（拦截+ X1 + X2）。我在lm，summary（model）和anova（model）返回的结构中寻找了类似的东西，但我没有弄清楚。 如果我没有答案，我会坚持dim(model.matrix(model))[2]谢谢

我当时认为X1和X2是相关的。共线性会降低回归系数估计的准确性

也许X1或X2变量的重要性可能由于存在共线性而被掩盖了？

尽管它们都是正确的

谢谢！

Answer 1

在要获得第二个beta的线性模型中，您需要至少由2个自变量预测/解释y变量。如果您预测仅由1个变量解释的1个变量，则线性模型将仅产生1个beta。