如何检验由第三个变量分解的两个变量之间的关系？

要检验由第三个变量分解的两个变量之间的关系，可以使用统计方法中的回归分析。回归分析可帮助我们确定两个变量之间的关系，并预测一个变量如何随着另一个变量的变化而变化。

下面是一个使用Python中的statsmodels库进行简单线性回归分析的示例代码：

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

# 创建一个包含三个变量的DataFrame
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [2, 4, 6, 8, 10],
        'z': [5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 拟合线性回归模型
X = df[['x', 'z']]  # 自变量
y = df['y']  # 因变量
X = sm.add_constant(X)  # 添加常数列
model = sm.OLS(y, X).fit()  # 拟合线性回归模型
predictions = model.predict(X)  # 进行预测

# 输出回归结果
print(model.summary())

上述代码中，我们创建了一个包含三个变量的DataFrame对象（x，y，z），其中y是我们希望解释的因变量，x和z是我们希望用来解释y的自变量。然后，我们使用sm.OLS函数来拟合一个线性回归模型，并使用model.summary()打印回归结果的摘要。

回归结果的摘要将包含关于回归系数、截距项、模型拟合优度以及其他统计指标的信息，这些信息可以帮助我们判断两个变量之间的关系是否显著。

请注意，这只是最基本的线性回归示例，实际上，你可能需要根据你的数据和研究问题进行更复杂的回归分析。