다중 회귀 분석에서 '제어하기'와 다른 변수를 '무시'하는 것에는 차이가 있습니까?

다중 회귀 분석에서 설명 변수의 계수는 해당 설명 변수와 종속 변수의 관계를 알려줍니다. 이 모든 것은 다른 설명 변수에 대한 '제어'입니다.

내가 지금까지 본 방법 :

각 계수가 계산되는 동안 다른 변수는 고려되지 않으므로 무시됩니다.

'제어 된'과 '무시 된'이라는 용어를 서로 바꿔서 사용할 수 있다고 생각할 때 적절합니까?

$Y$$X_1$$X_2$$Y$$X_1$

1. $X_1$$Y$$X_2$
   $$Y = \beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2$$

2. $X_1$$Y$ $X_2$

   $$Y = \beta_0 + \beta_1X_1$$

$X_1$$Y$$\hat\beta_1$$X_1$$X_2$

$X_1$$X_2$$X_2$$X_2$ $X_2$$X_2$$X_2=1$$X_2=2$$X_2=3$$X_1$$Y$$X_2$ $X_2$

다른 변수를 무시 하고 제어 하는 것의 차이점에 대해 생각하는 또 다른 방법 은 한계 분포 와 조건부 분포 의 차이를 고려하는 것 입니다. 이 그림을 고려하십시오.

_{( 이것은 내 대답에서 가져온 것입니다 : 조건부 가우스 분포의 직관은 무엇입니까? )}

$Y$$Y$$X$$Y$$X_1 = 25$$X_1 = 45$$X_1$

그들은 무시 되지 않습니다 . 그들이 '무시'되었다면 모델에 없었을 것입니다. 관심있는 설명 변수의 추정치 는 다른 변수에 조건부 입니다. 추정값은 모형의 다른 변수를 "의 맥락에서"또는 "영향을 허용"하도록 구성됩니다.