零截距模型在实践中很少使用。理论上，如果您知道模型线必须经过 0，您将使用零截距模型。例如，如果您根据人口对 GDP 建模，大概当人口为 0 时，GDP 为 0。零截距模型是有意义的。

除了...回归模型通常不包含自变量的广泛值。人口模型中 GDP 的线性关系在人口达到 0 之前就会被打破——想象一下一种适用于中国和图瓦卢的金融模型！没有意义。

所以在实践中，我们通常让截距浮动并关注其他参数。尽管如此，作为一种训练练习，让学生完成数学并没有什么坏处。

@gung 的评论让我想起了这里的另一个问题。如果模型中包含截距项，则斜率参数的最小二乘估计将是无偏的，无论截距的真实值是否为 0。你会因为错误而失去一个自由度，但这是为防止偏见付出的小小代价。