Endogeneity (Omitted variable)

در مدل با اثرات آمیخته که معمولا برای تحلیل داده های طولی (یا پانلی) مورد استفاده قرار می گیرد نیز مساله درون زایی به دلیل حذف متغیر مستقل رخ می دهد. در رابطه با این گونه مدل ها، وابستگی متغیر مستقل موجود در مدل می تواند با با قیمانده های مدل باشد، همچنین این وابستگی می تواند در رابطه با اثرات تصادفی (عرض از مبدا تصادفی و یا شیب تصادفی) نیز رخ دهد. در مورد وابستگی متغیرهای توضیحی مدل با عرض از مبدا تصادفی، مرکزی کردن متغیر توضیحی داخل مدل، مشکل درون زایی را برطرف می کند، درصورتی که برای وابستگی متغیر توضیحی با با قیمانده و یا شیب تصادفی، مرکزی کردن نمی تواند مشکل را برطرف کند.

بنابراین در مدل رگرسیون خطی، مشکل وابستگی با باقیمانده، توسط مرکزی کردن، رفع نمی شود. ولی در رابطه با مدل های دیگر (مثال بالا) مرکزی کردن مفید است.