遗漏变量偏误：在回归/统计模型中，如果遗漏了一个与因变量有关且与已包含的自变量相关的重要变量，那么已包含自变量的系数估计会产生系统性偏差（不再可靠地反映“真实因果影响”）。常见于因果推断与计量经济学分析中。
/əˈmɪtɪd ˈvɛriəbl baɪəs/
If we ignore experience, the estimated effect of education on wages may suffer from omitted variable bias.
如果我们忽略“工作经验”，对“教育”影响“工资”的估计可能会受到遗漏变量偏误的影响。
Because family background affects both test scores and access to tutoring, leaving it out can create omitted variable bias in the estimated tutoring effect.
由于家庭背景同时影响考试成绩和获得补习的机会，把它遗漏会使对“补习效果”的估计产生遗漏变量偏误。
该术语由三部分组成：omitted（被省略的）+ variable（变量）+ bias（偏差）。它在计量经济学与统计建模语境中固定化，用来概括一种经典错误来源：模型设定不完整导致估计“有方向性地偏离真实值”。
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