多重共线性的典型表现是什么？判断是否存在多重共线性的方法有哪些

多重共线性有哪些判断方法并举例说明~

多重共线性的典型表现是线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。主要产生原因是经济变量相关的共同趋势，滞后变量的引入，样本资料的限制。
判断是否存在多重共线性的方法有特征值，存在维度为3和4的值约等于0，说明存在比较严重的共线性。条件索引列第3第4列大于10，可以说明存在比较严重的共线性。比例方差内存在接近1的数，可以说明存在较严重的共线性。

多重共线性的典型表现是线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。主要产生原因是经济变量相关的共同趋势，滞后变量的引入，样本资料的限制。
判断是否存在多重共线性的方法有特征值，存在维度为3和4的值约等于0，说明存在比较严重的共线性。条件索引列第3第4列大于10，可以说明存在比较严重的共线性。比例方差内存在接近1的数，可以说明存在较严重的共线性。

多重共线性的典型表现是，线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。主要产生原因是经济变量相关的共同趋势，滞后变量的引入，样本资料的限制。判断是否存在多重共线性的方法有特征值，存在维度为3和4的值约等于0，说明存在比较严重的共线性。条件索引列第3第4列大于10，可以说明存在比较严重的共线性。比例方差内存在接近1的数，可以说明存在较严重的共线性。判断是否存在多重共线性的方法：1.方差膨胀因子：共线性主要考察的是自变量之间是否存在线性关系。所以很自然地，我们会考虑[公式]对[公式]（除[公式]以外的其他自变量）的线性回归拟合以及由此得到的可决系数[公式]。如果自变量之间存在很强的线性关系，则[公式]会很大，甚至会接近1。[公式]即为方差膨胀因子。其值若大于10，则认为存在较强的共线性问题。2.常用的评价指标有两个：（1）容许度和膨胀因子（VIF）。容许度=1-Rj^2。其中的R是第j个自变量与其余变量进行回归时的判定系数。容许度越接近1，表示多重共线性越弱。膨胀因子:膨胀因子是容许度的倒数。膨胀因子越接近1（膨胀因子理论最小值是1），表示解释变量之间的多重共线性越弱，通常膨胀因子<10是弱多重共线性。若膨胀因子>=10，说明膨胀因子存在严重多重共线性。 在SPSS中可以通过在回归分析时勾选“统计”选项卡的“共线性诊断”自动计算容许度和膨胀因子，来判断自变量是否高度相关，是否存在多重共线性问题。 多重共线性的处理方法 若自变量之间存在多重共线性就需要对自变量进行处理后才能进行回归分析，处理方法为主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）。 （2） PCA 主成分分析法是运用降维的思想将一组高度相关的自变量转换为一组相互独立的、不存在线性关系的变量，转换后的变量称为主成分，主成分可反映原始数据的大部分信息。一般在自变量个数太多或者存在严重相关关系时使用主成分分析对自变量进行处理，主成分分析一般作为研究中的一个中间环节。 3.常用统计量 主成分分析中的几个统计量： ⑴特征根。主成分特征根的大小可反映该主成分的影响力度，表示该主成分可以解释平均多少个原始变量的信息。例如若特征根λi=3.998，表示该主成分可以解释平均3.998个原始变量。若特征根λi<1表示该主成分的解释力度还不如一个原始变量的解释力度大，因此常将特征根大于1作为引入某个主成分的标准。 ⑵主成分Zi的方差贡献率。主成分的方差反映该主成分含原变量总信息量的百分。 ⑶累积贡献率。将k个主成分的方差贡献率按照从大到小的顺序排列，累计贡献率指前k个主成分的方差贡献率之和，反映前k个主成分可提取百分之多少的原始变量的信息。在确定主成分个数时，一般选择累积贡献率达到70%-85%的前k个主成分。

多重共线性的典型表现是线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。主要产生原因是经济变量相关的共同趋势，滞后变量的引入，样本资料的限制。
判断是否存在多重共线性的方法有特征值，存在维度为3和4的值约等于0，说明存在比较严重的共线性。条件索引列第3第4列大于10，可以说明存在比较严重的共线性。比例方差内存在接近1的数，可以说明存在较严重的共线性。
1、多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。
2、一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。
3、多重共线性使参数估计值的方差增大，1/(1-r2)为方差膨胀因子(Variance Inflation Factor， VIF)如果方差膨胀因子值越大，说明共线性越强。相反 因为，容许度是方差膨胀因子的倒数，所以，容许度越小，共线性越强。可以这样记忆：容许度代表容许，也就是许可，如果，值越小，代表在数值上越不容许，就是越小，越不要。而共线性是一个负面指标，在分析中都是不希望它出现，将共线性和容许度联系在一起，容许度越小，越不要，实际情况越不好，共线性这个“坏蛋”越强。进一步，方差膨胀因子因为是容许度倒数，所以反过来。



多重共线性的典型表现是线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。主要产生原因是经济变量相关的共同趋势，滞后变量的引入，样本资料的限制。
判断是否存在多重共线性的方法有特征值，存在维度为3和4的值约等于0，说明存在比较严重的共线性。条件索引列第3第4列大于10，可以说明存在比较严重的共线性。比例方差内存在接近1的数，可以说明存在较严重的共线性。

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潮阳区13357233832： 求助如何判断存在多重共线性的变量 - ？
福保康达： 判断方法1:特征值,存在维度为3和4的值约等于0,说明存在比较严重的共线性. 判断方法2:条件索引列第3第4列大于10,可以说明存在比较严重的共线性. 判断方法3:比例方差内存在接近1的数(0.99),可以说明存在较严重的共线性

潮阳区13357233832： 多重共线性,是导致整个模型还是系数线性关系不显著呢? - ？
福保康达： 多重共线性的典型表现是线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确.由于经济数据的限制使得模型设计不当,导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系.主要产生原因是经济变量相关的共同趋势,滞后变量的引入,样本资料的限制. 判断是否存在多重共线性的方法有特征值,存在维度为3和4的值约等于0,说明存在比较严重的共线性.条件索引列第3第4列大于10,可以说明存在比较严重的共线性.比例方差内存在接近1的数,可以说明存在较严重的共线性.

潮阳区13357233832： 在线性回归分析中如何解决多重共线性的问题 - ？
福保康达： 对多重共线性的两点认识: ①在实际中,多重共线性是一个程度问题而不是有无的问题,有意义的区分不在于有和无,而在于多重共线性的程度.②多重共线性是针对固定的解释变量而言,是一种样本的特征,而非总体的特征. 消除多重共线性的方法: 1.增加样本容量 2.利用先验信息改变 3.删除不必要的解释变量:参数的约束形式 4.其它方法:逐步回归法,岭回归(ridge regression),主成分分析(principal components ). 这些方法spss都可以做的,你在数据分析的子菜单下可以找到相应的做法. 删除不必要的方法的时候,最好使用一下逐步回归法,这样比较科学一点. 主成分分析的方法使用比较简单科学,本人介意用该方法.

潮阳区13357233832： 如何判断一个多元回归分析模型中是否存在多重共线性问题 - ？
福保康达：[答案] 用eviews计算,看各参数的T检验及F检验是否通过,如果F检验通过,但是有两个以上T检验不通过,就有很大的可能是多重共线性了. 还有就是看模型中所用的变量之间会不会明显相关,就像,货币供应量和工资之类的. 可以尝试直接联立两个变量...

潮阳区13357233832： 如何判断一个二元回归分析模型中是否存在多重共线性问题 - ？
福保康达： 用eviews计算,看各参数的T检验及F检验是否通过,如果F检验通过,但是有两个以上T检验不通过,就有很大的可能是多重共线性了. 还有就是看模型中所用的变量之间会不会明显相关,就像,货币供应量和工资之类的. 可以尝试直接联立两个变量的方差,看变量间的R平方是不是很接近1,越接近1,说明多重共线性越明显. 希望对你有用

潮阳区13357233832： 检查模型是否存在多重共线性属于的内容 - 上学吧普法考试？
福保康达： 在SPSS中有专门的选项的.例如在回归分析中,线性回归-统计量-有共线性诊断. 多重共线性:自变量间存在近似的线性关系,即某个自变量能近似的用其他自变量的线性函数来描述. 多重共线性的后果: 整个回归方程的统计检验Pa