1. 實際上，共線性的存在是可以看作是無限接近於違背多元模型中自變數線性可加這個假設，也就是說，違背了自變數之間獨立性。建立多元線性模型，就給定了自變數,X=x1+x2+x3+....xn$X=x_1+x_2+x_3+....x_n$,這樣的線性關係。
   如果兩個變數存在高度相關，比如相關係數大於0.9，那麼，就是自變數xi≈λxj$x_i\approx \lambda x_j$，我們說的存在共線性時，無法分離出自變數變數對因變數的共線性是怎麼一回事呢？
2. 假如Y=β0+β1x1+β2x2+ϵ$Y={\beta }_0+{\beta }_1{x}_1+{\beta }_2{x}_2+ϵ$ 這個二元迴歸方程說，x1$x_1$增加一個單位，那麼，在x2$x_2$不變的前提下Y$Y$平均增加 β1${\beta }_1$個單位。
   互動作用是：Y=β0+β1
   x1+β2x2+β3x1x2+ϵ$$Y={\beta }_0+{\beta }_1{x}_1+{\beta }_2{x}_2+{\beta }_3{x}_1{x}_2+ϵ$$增加的這一項名為互動項(interaction item),互動項由x1$x_1$和x2$x_2$的乘積組成。上式改寫為Y=β0+(β1+β3x2)x1+β2x2+ϵ=β0+β^x1+b2x2+ϵ$$Y={\beta }_0+({\beta }_1+{\beta }_3{x}_2)x_1+{\beta }_2{x}_2+ϵ={\beta }_0+\beta \stackrel{}{^}{x}_1+b_2{x}_2+ϵ$$,其中另β^=β1+β3x2$$\beta \stackrel{}{^}={\beta }_1+{\beta }_3{x}_2$$因為β^$\beta \stackrel{}{^}$隨著x2$x_2$變化，β^$\beta \stackrel{}{^}$變成了x2$x_2$的函式，所以x1$x_1$對於Y$Y$的效應不再是常數關係，變成函式關係了，我們知道多元迴歸中，偏回歸係數的意思是在其他變數不變的情況下，某一個自變數的變化只是引起因變數的改變。也就是說，此時，某自變數對因變數起作用時與其他變數不變（與其他變數無關）。
   3.高斯-馬爾可夫定理(Gauss-Markov Assumptions)的前提也是變數之間的獨立性。
   我們也可以從條件概率可以理解，概率的加和規則
   (sumrule)$(sumrule)$,條件xi$x_i$發生與否與xj$x_j$無關，於是也就有了聯合概率，

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