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 ...

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 ...

　　方差膨脹系數(variance inflation factor，VIF)是衡量多元線性回歸模型中復 (多重)共線性嚴重程度的一種度量。它表示回歸系數估計量的方差與假設自變量間不線性相關時方差相比的比值。 　　多重共線性是指自變量之間存在線性相關關系，即一個自變量可以是其他一個 ...

一般要考慮回歸模型的共線性問題,但是有了模型才能做,是滯后的操作. 用方差膨脹系數VIF來判斷共線性問題,一般VIF<10 則認為沒有多重共線性,一般>10則認為有嚴重的多重共線性,則刪掉 ...

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 ...

@ 目錄 ✌ 多重共線性檢驗-方差膨脹系數（VIF） 1、✌ 原理： 2、✌ 多重共線性： 3、✌ 檢驗方法： ✌ 方差膨脹系數（VIF）： ✌ 相關性檢驗： 4、✌ 代碼測試 ...

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 ...

　　 一、多重共線性判斷 二、多重共線性解決方法：變量剔除 　　 表1. 自變量相關性 　　 三、多重共線性解決方法：逐步選擇 四、注意事項 　　 　　 　　 　　 ...