上面那些叫楼主看书，真的知道答案吗。。。。

认真学习

对于三变量回归模型，我们可以计算出三个相关系数：r12(Y与X2之间的关系)，r13（Y与X3之间的关系），r23（X2与X3之间的关系）。假设真实的回归模型是Y=a1+a2X2+a3X3+u，这里u是误差项。那么就像楼主问的，我们从模型中略去了变量X3,仅作Y对X2的回归，并得到斜率系数为b12,这个系数是否等于我们一开始要估计的模型中真实系数a2呢？
一般来说，r12在X3出现的情形下不大可能反映Y与X2之间的真实关联度。因此，我们还需要一个不依赖与X3对X2和Y的影响（如果这个影响存在的话）的一种相关系数。我们最好把这种相关系数称为偏相关系数，并且可以计算出来，打公式有点麻烦网上很容易找到。
偏相关系数就是指：保持其他变量不变情况下的Y和X2的相关系数。当然，偏相关系数还有一阶、二阶、三阶偏相关系数。

偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程。
控制变量个数为一时，偏相关系数称为一阶偏相关系数；控制变量个数为二时，偏相关系数称为二阶相关系数；控制变量个数为为零时，偏相关系数称为零阶偏相关系数，也就是相关系数。

部分相关：因变量和自变量回归残差的相关系数（回归残差是自变量和其他自变量的回归方程），也就是其他变量不能解释的部分和因变量的关系。

偏相关系数：控制其他自变量之后，一个自变量和因变量的相关系数。
部分相关系数：在其他自变量回归的基础上加入一个自变量引起的判定系数增量的平方根，反映的是一个边际贡献。