Если в регрессионное уравнение будут включены дополнительные факторы, которые не оказывают влияния на результативную переменную, это может привести к нескольким последствиям. Давайте разберем их по шагам:

1. Увеличение сложности модели: Включение лишних факторов делает модель более сложной. Это может затруднить интерпретацию результатов и понимание влияния значимых переменных.
2. Потенциальное ухудшение прогноза: Если добавленные факторы не влияют на зависимую переменную, это может привести к ухудшению качества прогноза. Модель может начать "шуметь", что снизит ее предсказательную способность.
3. Проблема мультиколлинеарности: Если новые факторы коррелируют с уже включенными переменными, это может вызвать мультиколлинеарность. В результате коэффициенты регрессии могут стать нестабильными и трудными для интерпретации.
4. Снижение значимости переменных: Включение незначимых факторов может привести к тому, что значимость других переменных снизится. Это может затруднить выявление истинных влияний на результативную переменную.
5. Проблемы с тестированием гипотез: Добавление лишних переменных может повлиять на результаты тестов на значимость, что может привести к ошибочным выводам о влиянии факторов.

Таким образом, важно тщательно отбирать переменные для включения в регрессионное уравнение, чтобы избежать этих негативных последствий и обеспечить корректность модели.