遗漏重要变量会对回归方程产生影响：遗漏重要解释变量一般会导致扰动项与其他解释变量相关，即违反外生性假定，这会导致参数估计的不一致，这个是不能接受的。另外，在时间序列中遗漏变量也可能会产生序列相关问题。
如果该变量与剩余的变量相关，小样本下，系数OLS估计量是有偏的，大样本也是非一致性的，主要是因为被剔除的解释变量包含在随机误差项里，这时解释变量与随机误差项相关，产生内生性问题；如果变量与剩余的变量无关，斜率项系数满足无偏性和一致性，但截距项系数却是有偏的。
名词解释
方程回归是对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达方法。指具有相关的随机变量和固定变量之间关系的方程。回归直线方程指在一组具有相关关系的变量的数据（x与y）间，一条最好地反映x与y之间的关系直线。离差作为表示Xi对应的回归直线纵坐标y与观察值Yi的差，其几何意义可用点与其在回归直线竖直方向上的投影间的距离来描述。
