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常用的發現共線性的方法

發布時間:2024-10-16 08:34:05

❶ 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;

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