檢驗多重共線 如果發現存在多重共線性，可以采取以下處理方法。 (1)如果不關心具體的回歸系數，而只關心整個方程預測被解釋變量的能力，則通常可以不必理會多重共線性（假設你的整個方程是顯著的）。這是因為，多重共線性的主要后果是使得對單個變量的貢獻估計不准，但所有變量的整體效應仍可以較准確 ...

本文出處：https://www.pythonheidong.com/blog/article/891810/fca72fefb44eebb191e8/ 1.多重共線性概念 共線性問題指的是輸入的自變量之間存在較高的線性相關度。共線性問題會導致回歸模型的穩定性和准確性大大降低，另外，過多 ...

一、定義 多重共線性（Multicollinearity）是指線性回歸模型中的解釋變量之間由於存在較精確相關關系或高度相關關系而使模型估計失真或難以估計准確。完全共線性的情況並不多見，一般出現的是在一定程度上的共線性，即近似共線性。 二. 目前常用的多重共線性診斷方法 　　1.自變量 ...

多元線性回歸模型 的最小二乘估計結果為 如果存在較強的共線性，即 中各列向量之間存在較強的相關性，會導致的從而引起對角線上的 值很大 並且不一樣的樣本也會導致參數估計值變化非常大。即參數估計量的方差也增大，對參數的估計會不准確。 因此，是否可以刪除掉一些相關性 ...

球型擾動項 異方差 https://www.zhihu.com/question/311499113/answer/594763791 圖中可知 存在異方差 越變越大 ...

在多元回歸分析中已經介紹過，當自變量之間具有顯著的相關關系時，可能會存在多重共線性。嚴重的多重共線性會大大影響模型的預測結果。除了可以用容忍度與方差擴大因子來度量模型的多重共線性以外，還可以用條件數來度量，常用κ表示，條件數可以定義為： ， 其中，λ為的特征值（X代表自變量矩陣）。一般認為 ...

網上對於線性回歸的講解已經很多，這里不再對此概念進行重復，本博客是作者在聽吳恩達ML課程時候偶然突發想法，做了兩個小實驗，第一個實驗是采用最小二乘法對數據進行擬合， 第二個實驗是采用梯度下降方法對數據集進行線性擬合，下面上代碼： 最小二乘法： 由LOSTFUNCTION ...

在實際的計量經濟學問題中，完全滿足回歸的基本假設的情況並不多見。不滿足基本假定的情況。稱為違背基本假定 違背基本假定的情況主要包括： 隨機干擾項存在異方差 隨機干擾項的序列相關（或稱自相關） 解釋變量之間的多重共線 解釋變量為隨機變量，存在內生性 異方差性 ...