В чем разница между подгонкой модели с функцией X и моделью, которая соответствует X, но затем обнуляет ее?

Question

Скажем, у меня много возможностей для регрессионной модели.Функции могут быть разделены на 2 класса: X и Y.Я хотел бы знать, как X влияет на ярлыки.Я удивляюсь разнице между двумя методами:

1. Прямое подгонка моделей с X и без Y;
2. Подгонка с X и Y в обоих,но после подгонки обнулите коэфы Y и посмотрите на коэф X.

В чем разница между этими двумя?Что они моделируют, соответственно?Что я должен взять?Спасибо