解決多重共線性的方法

㈠ eviews怎麼解決多重共線性

多重共線性檢驗，最好的軟體是spss，它會自動給出全部共線性檢驗指標，如圖：
後一個是最主要的vif(方差膨脹因子）檢驗，它大於5，有共線。大於10，共線嚴重。
這個表給出了更多的共線性檢驗方法，比如第3列條件索引（其實是條件指數），它大於10共線，大於30嚴重共線。

㈡ 消除多重共線性的幾種方法之間的比較

主成分法和嶺回歸所估計的參數，都已經不是無偏的估計，主成分分析法作為多元統計分析的一種常用方法在處理多變數問題時具有其一定的優越性，其降維的優勢是明顯的，主成分回歸方法對於一般的多重共線性問題還是適用的，尤其是對共線性較強的變數之間。嶺回歸估計是通過最小二乘法的改進允許回歸系數的有偏估計量存在而補救多重共線性的方法，採用它可以通過允許小的誤差而換取高於無偏估計量的精度, 因此它接近真實值的可能性較大。靈活運用嶺回歸法, 可以對分析各變數之間的作用和關系帶來獨特而有效的幫助。

㈢ 如何克服和處理多重共線性

在多元線性回歸模型經典假設中，其重要假定之一是回歸模型的解釋變數之間不存在線性關系，也就是說，解釋變數X1，X2，……，Xk中的任何一個都不能是其他解釋變數的線性組合。如果違背這一假定，即線性回歸模型中某一個解釋變數與其他解釋變數間存在線性關系，就稱線性回歸模型中存在多重共線性。多重共線性違背了解釋變數間不相關的古典假設，將給普通最小二乘法帶來嚴重後果。

所謂多重共線性是指線性回歸模型的解釋變數之間由於存在精確相關關系或者高度相關關系而使模型評估失真或者不準確。這里，我們總結了8個處理多重共線性問題的可用方法，大家在遇到多重共線性問題時可作參考：

1、保留重要解釋變數，去掉次要或可替代解釋變數

自變數之間存在共線性，說明自變數所提供的信息是重疊的，可以刪除不重要的自變數減少重復信息。但從模型中刪去自變數時應該注意：從實際經濟分析確定為相對不重要並從偏相關系數檢驗證實為共線性原因的那些變數中刪除。如果刪除不當，會產生模型設定誤差，造成參數估計嚴重有偏的後果。

㈣ 多重共線性的檢驗方法

，出現了相關系數與回歸方程系數符號相反的問題，經過研究，確認是多重共線性問題並探索了解決方法。
在此將多重共線性的相關知識整理如下。

解釋變數理論上的高度相關與觀測值高度相關沒有必然關系，有可能兩個解釋變數理論上高度相關，但觀測值未必高度相關，反之亦然。所以多重共線性本質上是數據問題。
造成多重共線性的原因有一下幾種：
1、解釋變數都享有共同的時間趨勢；
2、一個解釋變數是另一個的滯後，二者往往遵循一個趨勢；
3、由於數據收集的基礎不夠寬，某些解釋變數可能會一起變動；
4、某些解釋變數間存在某種近似的線性關系；

判別：
1、發現系數估計值的符號不對；
2、某些重要的解釋變數t值低，而R方不低
3、當一不太重要的解釋變數被刪除後，回歸結果顯著變化；

檢驗；
1、相關性分析，相關系數高於0.8，表明存在多重共線性；但相關系數低，並不能表示不存在多重共線性；
2、vif檢驗；
3、條件系數檢驗；

解決方法：
1、增加數據；
2、對模型施加某些約束條件；
3、刪除一個或幾個共線變數；
4、將模型適當變形；
5、主成分回歸

處理多重共線性的原則：

1、 多重共線性是普遍存在的，輕微的多重共線性問題可不採取措施；
2、 嚴重的多重共線性問題，一般可根據經驗或通過分析回歸結果發現。如影響系數符號，重要的解釋變數t值很低。要根據不同情況採取必要措施。
3、 如果模型僅用於預測，則只要擬合程度好，可不處理多重共線性問題，存在多重共線性的模型用於預測時，往往不影響預測結果；

㈤ 如何用差分法解決多重共線性

操作步驟：1、先打開回歸的對話框：analyse--regression--linear，打開線性回歸對話框；2、將自變數因變數都放到各自的位置，然後點擊statistic；3、在該對話框中，有一個多重共線性診斷的選項，勾選他，如圖所示，點擊continue按鈕，返回主對話框；4、點擊ok按鈕，開始輸出診斷結果；5、特徵根（Eigenvalue）：多個維度特徵根約為0證明存在多重共線性；條件指數（ConditionIndex）：大於10時提示我們可能存在多重共線性，相關系數矩陣，找到數值接近1的相關，這也提示出可能存在多重共線性。

㈥ 如何消除多重共線性從而計算因變數和各個自變數之間相關系數

消除多重共線性的方法：1.逐步回歸，2.主成分回歸，3.嶺回歸~

㈦ 多重共線性產生的原因有哪些檢驗多重共線性的方法思路是什麼

多重共線性的產生原因、判別、檢驗、解決方法

分類：
數據挖掘（6）

最近做回歸分析，出現了相關系數與回歸方程系數符號相反的問題，經過研究，確認是多重共線性問題並探索了解決方法。
在此將多重共線性的相關知識整理如下。

解釋變數理論上的高度相關與觀測值高度相關沒有必然關系，有可能兩個解釋變數理論上高度相關，但觀測值未必高度相關，反之亦然。所以多重共線性本質上是數據問題。
造成多重共線性的原因有一下幾種：
1、解釋變數都享有共同的時間趨勢；
2、一個解釋變數是另一個的滯後，二者往往遵循一個趨勢；
3、由於數據收集的基礎不夠寬，某些解釋變數可能會一起變動；
4、某些解釋變數間存在某種近似的線性關系；

判別：
1、發現系數估計值的符號不對；
2、某些重要的解釋變數t值低，而R方不低
3、當一不太重要的解釋變數被刪除後，回歸結果顯著變化；

檢驗；
1、相關性分析，相關系數高於0.8，表明存在多重共線性；但相關系數低，並不能表示不存在多重共線性；
2、vif檢驗；
3、條件系數檢驗；

解決方法：
1、增加數據；
2、對模型施加某些約束條件；
3、刪除一個或幾個共線變數；
4、將模型適當變形；
5、主成分回歸

處理多重共線性的原則：

1、 多重共線性是普遍存在的，輕微的多重共線性問題可不採取措施；
2、 嚴重的多重共線性問題，一般可根據經驗或通過分析回歸結果發現。如影響系數符號，重要的解釋變數t值很低。要根據不同情況採取必要措施。
3、 如果模型僅用於預測，則只要擬合程度好，可不處理多重共線性問題，存在多重共線性的模型用於預測時，往往不影響預測結果；

㈧ 在線性回歸分析中如何解決多重共線性的問題

對多重共線性的兩點認識：
①在實際中，多重共線性是一個程度問題而不是有無的問題，有意義的區分不在於有和無，而在於多重共線性的程度。②多重共線性是針對固定的解釋變數而言，是一種樣本的特徵，而非總體的特徵。
消除多重共線性的方法：
1.增加樣本容量
2.利用先驗信息改變
3.刪除不必要的解釋變數：參數的約束形式
4.其它方法：逐步回歸法，嶺回歸（ridge
regression）,主成分分析（principal
components
）.
這些方法spss都可以做的，你在數據分析的子菜單下可以找到相應的做法。
刪除不必要的方法的時候，最好使用一下逐步回歸法，這樣比較科學一點。
主成分分析的方法使用比較簡單科學，本人介意用該方法。

㈨ spss如何消除多重共線性

SPSS用逐步回歸分析可以消除多重共線性。

1、用被解釋變數對每一個所考慮的解釋變數做簡單回歸。並給解釋變數的重要性按可決系數大小排序。

2、以對被解釋變數貢獻最大的解釋變數所對應的回歸方程為基礎，按解釋變數重要性大小為順序逐個引入其餘的解釋變數。這個過程會出現3種情形。

（1）若新變數的引入改進了R平方，且回歸參數的t檢驗在統計上也是顯著的，則該變數在模型中予以保留。

（2）若新變數的引入未能改進R平方，且對其他回歸參數估計值的t檢驗也未帶來什麼影響，則認為該變數是多餘的，應該舍棄。

（3）若新變數的引入未能改進R平方，且顯著地影響了其他回歸參數估計值的符號與數值，同時本身的回歸參數也通不過t檢驗，這說明出現了嚴重的多重共線性，舍棄該變數。

(9)解決多重共線性的方法擴展閱讀：

消除多重共線性的其他方法：

1、 直接合並解釋變數 

當模型中存在多重共線性時，在不失去實際意義的前提下，可以把有關的解釋變數直接合並，從而降低或消除多重共線性。

2 、利用已知信息合並解釋變數 

通過理論及對實際問題的深刻理解，對發生多重共線性的解釋變數引入附加條件從而減弱或消除多重共線性。

3、增加樣本容量或重新抽取樣本 

這種方法主要適用於那些由測量誤差而引起的多重共線性。當重新抽取樣本時，克服了測量誤差，自然也消除了多重共線性。另外，增加樣本容量也可以減弱多重共線性的程度。

㈩ 克服嚴重多重共線性問題的基本經驗法則是什麼

摘要 你好，根據你的描述已經為你查詢到相關信息，多重共線性處理方法