为什么这两种方式的线性模型输出在R中不同？

Question

我有一个包含Y和20个独立变量的数据。我想在Y与20个变量（Y vs x1，Y vs x2，Y vs x3等）之间进行线性回归。

我获得了以下代码，以便从该站点一次对每个变量运行Y的lm。

 Lm.models <- lm(Y ~ ., data = data)
 summary(Lm.models)

其结果是，Y与x1，x2不相关。实际上，它们应该与Y高度相关。然后我像这样一一运行lm

 summary(lm(Y ~ x1, data=data))
 summary(lm(Y ~ x2, data=data))
 summary(lm(Y ~ x3, data=data))

在这种情况下，x1和x2与Y高度相关。

所以我想问一下第一代码的计算方式与第二代码的计算方式不同吗？为什么我有2个不同的结果？

谢谢！

Answer 1

下载An introduction to statistical learning with R并阅读第3.2.1节。请注意第73〜74页，其中解释了多个线性回归与几个简单线性回归之间的差异。