多重共线性的实质是什么为什么会出现多重共线性
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。
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。
主要有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。
扩展资料：
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。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。
多重共线性的产生原因、判别、检验、解决方法
分类：
数据挖掘（6）
最近做回归分析，出现了相关系数与回归方程系数符号相反的问题，经过研究，确认是多重共线性问题并探索了解决方法。
在此将多重共线性的相关知识整理如下。
解释变量理论上的高度相关与观测值高度相关没有必然关系，有可能两个解释变量理论上高度相关，但观测值未必高度相关，反之亦然。所以多重共线性本质上是数据问题。
造成多重共线性的原因有一下几种：
1、解释变量都享有共同的时间趋势；
2、一个解释变量是另一个的滞后，二者往往遵循一个趋势；
3、由于数据收集的基础不够宽，某些解释变量可能会一起变动；
4、某些解释变量间存在某种近似的线性关系；
判别：
1、发现系数估计值的符号不对；
2、某些重要的解释变量t值低，而R方不低
3、当一不太重要的解释变量被删除后，回归结果显著变化；
检验；
1、相关性分析，相关系数高于0.8，表明存在多重共线性；但相关系数低，并不能表示不存在多重共线性；
2、vif检验；
3、条件系数检验；
解决方法：
1、增加数据；
2、对模型施加某些约束条件；
3、删除一个或几个共线变量；
4、将模型适当变形；
5、主成分回归
处理多重共线性的原则：
1、 多重共线性是普遍存在的，轻微的多重共线性问题可不采取措施；
2、 严重的多重共线性问题，一般可根据经验或通过分析回归结果发现。如影响系数符号，重要的解释变量t值很低。要根据不同情况采取必要措施。
3、 如果模型仅用于预测，则只要拟合程度好，可不处理多重共线性问题，存在多重共线性的模型用于预测时，往往不影响预测结果；
所谓多重共线性（Multicollinearity）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。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。
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。
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多重共线性的实质是什么?为什么会出现多重共线性
多重共线性的实质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。出现多重共线性的原因是：经济变量之间往往存在同方向的变化趋势；经济变量之间往往存在着密切的关联度；在模型中引入滞后变量也容易产生多重共线性；在建模过程中由于解释变量选择不当，...
多重共线性可以不管吗
多重共线性实质上是数据问题，理论上高度相关的变量，其具体观测值之间未必存在高度相关性，反之亦然。因此，用扩大样本容量、增加观测值、利用不同的数据集或采用新的样本等方法，就有可能消除或减缓多重共线性问题。在存在多重共线性的模型中，依据经济理论施加某些约束条件，将减小系数估计量的方差，例...
出现多重共线性怎么办
所谓多重共线性是指线性回归模型的解释变量之间由于存在精确相关关系或者高度相关关系而使模型评估失真或者不准确。这里，我们总结了8个处理多重共线性问题的可用方法，大家在遇到多重共线性问题时可作参考：1、保留重要解释变量，去掉次要或可替代解释变量 自变量之间存在共线性，说明自变量所提供的信息是重叠...
spss多变量相关性分析步骤是什么?
多重共线性问题的实质是样本信息的不充分而导致模型参数的不能精确估计，因此追加样本信息是解决该问题的一条有效途径。但是，由于资料收集及调查的困难，要追加样本信息在实践中有时并不容易。
...自变量之间的相关性非常强,如何用spss做多元线性回归分析?
多重共线性问题的实质是样本信息的不充分而导致模型参数的不能精确估计，因此追加样本信息是解决该问题的一条有效途径。但是，由于资料收集及调查的困难，要追加样本信息在实践中有时并不容易。（三）利用非样本先验信息 非样本先验信息主要来自经济理论分析和经验认识。充分利用这些先验的信息，往往有助于...
虚拟变量陷阱的本质
该陷阱就产生了。或者说，由于引入虚拟变量带来的完全共线性现象就是虚拟变量陷阱。若对两个相互排斥的属性 “居民属性”，仍然 引入个虚拟变量，则有则模型为对任一家庭都有：即产生完全共线，陷入了“虚拟变量陷阱”。“虚拟变量陷阱”的实质是：完全多重共线性。
求助关于回归的多重共线性问题
从研究的目的来说若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向宜选用线性相关分析若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程宜选用直线回归分析。从资料所具备的条件来说作相关分析时要求两变量都是随机变量如人的身长与...
全基因组选择之模型篇
该方法只考虑了少数显著SNP的效应,很容易导致多重共线性和过拟合。 RRBLUP是一种改良的最小二乘法,它能估计出所有SNP的效应值。该方法将标记效应假定为 随机效应 且服从正态分布,利用线性混合模型估算每个标记的效应值,然后将每个标记效应相加即得到个体估计育种值。 一般而言,基因型数据中标记数目远大于样本数(p>...
物种内共线性圈图绘制,有那么难吗?
相比于目标的图片，我们还需要一些连线，首先是把所有基因组内的共线性画进去 首先，我们将共线性分析结果，转换成GenePairTable 设置好输入文件，点击Start即可 随后，我们还要用另外一个工具，转换这个信息为LinkedRegion文件 我发现之前我漏了一个输入文件【但是这个文件你一定是有的】于是，你完成了第...
岭回归方程如何解释
岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。一、作用 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归...
鄹钩奥万： 您好! 经济学是非实验型科学,经济数据是被动生成和由从事经济研究的人员被动获得,而且经济数据的获得是不可控的,大多数情况下,人们并不能按照自己的设计与要求获得相应的经济数据.所以,为建模研究而取得的样本数据常常不能提供足够的信息,以至于导致多重共线性的产生. 多重共线性的概念 所谓多重共线性(Multicollinearity)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.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. 抱歉,只能查到一点,希望能帮的到您...
绥阳县15144349856： 计量经济学什么模型会出现多重共线性 - ？
鄹钩奥万： 你好!t检验不显著,说明这个解释变量可能对被解释变量没有影响,应当从回归方程中剔除.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.谢谢!
绥阳县15144349856： 面板数据模型为什么不考虑多重共线性 - ？
鄹钩奥万： 多重共线性,Multi-collinearity,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.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...
绥阳县15144349856： 【计量经济学】为什么解释变量间存在多重共线性时,估计量对于样本容量的变动十分敏感? - ？
鄹钩奥万： 多重共线e799bee5baa6e59b9ee7ad9431333366306564性,Multi-collinearity,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.一般来说,由于经济数据的限制使得模型设计不当...
绥阳县15144349856： 什么是多元共线性 - ？
鄹钩奥万： 多元共线性:当自变量高度相关时,就会互相削弱各自对y的边际影响,使本身的回归系数下降而其标准误扩大,于是就会出现回归方程整体显著,但各个自变量都不显著的现象,即多重共线性.解决方法之一就是对变量去中心化处理.
绥阳县15144349856： 多重共线性,是导致整个模型还是系数线性关系不显著呢? - ？
鄹钩奥万： 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.
绥阳县15144349856： 求计量经济学高手解答:异方差性、序列相关性、多重共线性的原因以及三者之间的关系!: - )？
鄹钩奥万： 对比OLS回归的假设就明白啦 异方差因为违反了残差序列同方差的假定 序列自相关违反了残差序列独立不相关的假定 多重共线性违反了各个自变量独立不相关的假定 如果违反这些假定都会影响OLS回归系数的有效性
绥阳县15144349856： 多重共线性的因素是不是不能同时放入多因素分析 - ？
鄹钩奥万： 我们进行回归分析需要了解每个自变量对因变量的单纯效应,多重共线性就是说自变量间存在某种函数关系,如果你的两个自变量间(X1和X2)存在函数关系,那么X1改变一个单位时,X2也会相应地改变,此时你无法做到固定其他条件,单独考查X1对因变量Y的作用,你所观察到的X1的效应总是混杂了X2的作用,这就造成了分析误差,使得对自变量效应的分析不准确,所以做回归分析时需要排除多重共线性的影响
