जवाबों:
यदि किसी कारण से आप अवरोधन जानते हैं (विशेषकर यदि यह शून्य है), तो आप अपने पहले से ही कुछ जानने के लिए अपने डेटा में विचरण को बर्बाद करने से बच सकते हैं, और उन मूल्यों पर अधिक विश्वास करना होगा जिनका आपको अनुमान लगाना है।
कुछ हद तक इसका एक बड़ा उदाहरण यह है कि यदि आप पहले से ही जानते हैं (डोमेन ज्ञान से) कि एक चर (औसतन) एक दूसरे का एक से अधिक है, और आप उस एकाधिक को खोजने की कोशिश कर रहे हैं।
3-स्तरीय श्रेणीबद्ध कोवरिएट के मामले पर विचार करें। यदि किसी के पास अवरोधन है, तो उसे 2 संकेतक चर की आवश्यकता होगी। सूचक चर के लिए सामान्य कोडिंग का उपयोग करते हुए, संदर्भ समूह की तुलना में या तो सूचक चर के लिए गुणांक अंतर अंतर है। इंटरसेप्ट को दबाने से, आपके पास सिर्फ़ 2 के बजाय, श्रेणीबद्ध सहसंयोजक का प्रतिनिधित्व करने वाले 3 चर होंगे, एक गुणांक उस समूह के लिए औसत अनुमान है। ऐसा करने का एक और ठोस उदाहरण राजनीतिक विज्ञान में है जहां एक संयुक्त राज्य अमेरिका के 50 राज्यों का अध्ययन कर सकता है। राज्यों के लिए एक इंटरसेप्ट और 49 इंडिकेटर वैरिएबल होने के बजाय, अक्सर इंटरसेप्ट को दबाने के लिए बेहतर होता है और इसके बदले में 50 वैरिएबल होते हैं।
एक विशिष्ट उदाहरण के साथ @Nick सब्बे बिंदु को स्पष्ट करने के लिए।
मैंने एक बार एक शोधकर्ता को पेड़ की उम्र का एक मॉडल उसकी चौड़ाई के कार्य के रूप में प्रस्तुत करते हुए देखा। यह माना जा सकता है कि जब पेड़ शून्य पर होता है, तो प्रभावी रूप से इसकी चौड़ाई शून्य होती है। इस प्रकार, एक अवरोधन की आवश्यकता नहीं है।