1、beta系数的含义
比如做Y与X1、X-1的回归，X1为解释变量中的一个变量，X-1是除X的其他解释变量组。
（1）当我们回归Y与X-1，能得出Y中能由X-1部分变动解释的部分（黑线），剔除了黑线，其余的残差U向着另外两条蓝线的角度进行传导。
（2）当我们回归X1与X-1，能得出X中能由X-1部分变动解释的部分（横蓝线），剔除了横蓝线，X1中不能有其余的残差E向着（红线）的角度对Y进行传导。
（3）另外两条蓝线的传导对红线的传导进行回归，得出的就是红线部分对整个除了X变量解释的X变量部分对Y的单独影响。
（4）残差U对E做回归，可得到的E的系数 == Y对X1、X-1做回归中X1的系数。
所以斜率衡量的是多元回归中 对应变量中不能由其他解释变量解释的部分 的变动所引起的 被解释变量中不能被其他解释变量解释的部分的变动。这就是偏效应的意义。
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2、stata示例
验证残差U对E做回归，得到的E的系数 == Y对X1、X-1做回归中X1的系数。
use http://fmwww.bc.edu/ec-p/data/wooldridge/wage1
//研究被解释变量wage与edu、exper
//把edu当成X1，把exper当成X-1
//function: wage edu exper
reg wage edu exper
scalar beta=_b[edu]
//function1: wage exper
reg wage exper
predict res_u, res
//function2: edu exper
reg edu exper
predict res_e, res
reg res_u res_e
scalar gamma=_b[res_e]
dis beta gamma