正の相関係数と負の回帰係数記号

リグレッサーと応答（+0,43）の間に正の相関を取得し、その後、このリグレッサーの近似回帰モデルで負の係数を取得することは可能ですか？

私はいくつかのモデルの間でリグレッサーのサインの変化について話していません。係数の符号は常に残ります。

近似モデルの残りの変数は、符号の変更に影響を与える可能性がありますか？

@Henryと@JDavの両方があなたを正しい方向に向けています（それぞれに+1）。しかし、私は非常に視覚的で、これがどのように機能するかを見ることができれば助かります。この点で、最初の変数がグループメンバーシップと混同される簡単なプロットを次に示します。グループが無視された場合、相関係数は正の値になります（図を参照）が、重回帰では、$\beta_{x1}=-1$、3つのグループに対して異なるインターセプトがありますが。
さらなる思考の糧として、すべての変数が（この場合のように連続的ではなく）カテゴリ的である場合、他の変数を含めると見かけの関係が逆転する現象はシンプソンのパラドックスとして知られています。最終的に非常に似ているので、それについても読むと役立つかもしれません。ここでCVについて説明します。

正相関のリグレッサが線形モデルの唯一のリグレッサである場合、その係数は正でなければなりません。

いくつかのリグレッサーがあり、それらが独立していない場合、あなたが尋ねている効果を見ることができます。説明のために交絡について読む