在多变量线性回归中进行反向消元时，为什么我们要考虑每个变量的p值？p值如何帮助我们决定是否包含该变量？是因为我们假设所有变量对y值都有显著影响的零假设，如果某个变量的p值小于0.05，那么这个零假设就是错误的吗？

回答：

在多变量回归问题中考虑p值的原因是，每个参数的正确零假设值取决于期望函数以及参数在其中的位置。由于这个函数根据参数的不同可能会给出截然不同的结果，因此基本上不可能有一个单一的假设检验适用于这些模型。

除了p值，另一种考虑这些类型问题的选项是查看每个估计参数的置信区间。这将提供比单一假设检验更有意义的结果。