多重共线性的含义 多重共线性的含义和产生原因

回归分析中出现的多重共线性问题是什么，如何处理

自变量筛选常用方法:

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。

多重共线性的含义 多重共线性的含义和产生原因

多重共线性的含义 多重共线性的含义和产生原因

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3、方膨胀系数（VIF）用于判断多元线性回归模型中自变量之间多重共线性程度的方法，通过计算自变量间的相关系数，反映了各自变量对模型估计的稳定性。当VIF值大于等于5时，需要考虑采用其他方法解决多重共线性问题。步回归法，岭回归(ridge

regression),主成分分析(principal

components

).

这些方法spss都(2) 后退法。事先定一个剔除自变量的标准。开始时，方程中包含全部自变量，按自变量y对的贡献大小由小到大依次剔除。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，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。

修正违背定的方法

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，可以说明存在比较的共线性。比例方内存在接近1的数，可以说明存在较的共线性。

1、异方性

参数估计值方增大

修正

如果模型被证明存在异方性,则需要发展新的方法估计模型,最常用的方

法是加权最小二乘法wS,也称为广义最小二乘法GLS。原理:对较小的残平

方赋予较大的权数,对较大的残平方赋予较小的权数,以对残提供信息的重

要程度做出一番矫正,提高参数估计的精度。

相应的方程说明和样本,选择LS- Least squares( NlS and ARMA),按 Options

按钮,输入权数序列进行估计。其中权数一般采用1/x或者x,看哪一种消

除异方的效果更好。

在实际经济问题中,可能会因为经济变量固有的惯性、模型设定的偏误、数据处

对存在序列自相关的模型一般使用广义分法进行修正,可通过LM检验确

学问题,由于在不同样本点上的解释变量以外的其他因素在时间上的连续性,带

定自相关的阶数,然后通过OS方法估计出相关系数p:(以一阶自相关为例)

ut= put-1+ Vt

项。由于 evIews中 resid会随着方程估计的不同而变化,所以要通过

genr u= resid来生成残序列,再进行估计,得到后进行广义分变换,变换

后的模型形式为

因为转换后的数据样本量少了一个,可采用 Prais- Winste置信区间趋于增大n变换将个样

估计,检验通过后转换成原回归模型,其中常数项的估计值要相应的除以1-p。

来他们对被解释变量的影响的连续性,所以往往存在序列相关性

3、多重共线性

多重共线性是指在多元回归模型中,违背了经典基本设中的第2条中的解

释变量之间无共线性,即解释变量之间存在一定的线性关系。一般由于经济变量

之间存在共同的变化趋势、模型解释变量中包含有解释变量的滞后项、模型解释

变量选择不当等问题易导致多重共线性的产生

般通过上述逐步回归法可以找出引起多重共线性的解释变量,将它排除出

去是最为有效的克服多重共线性问题的方法。但是有的时候在排除了某个变量后,

模型的经济意义会发生变化。所以另外一种修正多重共线性的方法是分法,对

每个序列均减去上期数据,对得到的分序列进行模型的估计。另外,多重共线

性的主要后果是参数估计量具有较大方,所以可用通过增大样本量的方式减小

方,消除多重共线性造成的后果

多重共线性会不会影响参数无偏性

2、序列相关性

存在多重共线性，OLS估计的参数依然是线性、无偏、有效的，这里的有效不包括完全共线性的情况。多重共线性的后果只是使得估计参数的方比不存在多重共线性的时候要大。

（3）不能，你看对数似然函数来决定是否需要采纳某个变量这是不符合逻辑的。选择某个变量进入方程原则上是应该看经济理论，比如在生产函数中，Y=f(L,K),L为劳动力，K为资本存量，为什么这个方程要有L和K，因为宏观经济学理论是这样的。又比如，还可以把人力资源成本加入到生产函数中，也是因为有其中u和u1-1分别为初步利用oLS方法得到的方程的残和残的一阶滞后相关的理论支持。当经济理论支持某个方程时候，多重共线性其实不算很大的问题。所以，你的出发点应该回到经济理论，而不是简单的看计量技术角度。

主成分法和岭回归所估计的参数，都已经不是无偏的估计，主成分分析法作为多元统计分析的一种常用方法在处理多变量问题时具有其一定的优越性，其降维的优势是明显的，主成分回归方法对于一般的多重共线性问题还是适用的，尤其是对共线性较强的变量之间。岭回归估计是通过最小二乘法的改进允许回归系数的有偏估计量存在而补救多重共线性的方法，采用它可以通过允许小的误而换取高于无偏估计量的精度, 因此它接近真实值的可能性较大。灵活运用岭回归法, 可以对分析各变量之间的作用和关系带来独特而有效的帮助。

多重共线性会使线性回归模型中的解释变量之间由于存在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。具体影响如下：

1、参数估计量经济含义不合理；

2、变量的显著性检验失去意义，可能将重要的解释变量排除在模型之外；

3、模型的预测功能失效。变大的方容易使区间预测的“区间”变大，使预测失去意义。

如何判断多重共线性？

(4) 特征根。实际上是对自变量进行主成分分析，如果特征根为0，则提示有的共线性。

首先对所有变量进行标准化处理。

(2) 容忍度。以每个自变量作为因变量对其他自变量进行回归分析时得到的残比例，大小用1减去决定系数来表示。该指标值越小，则说明被其他自变量预测的精度越高，共线性可能越。

(3) 方膨胀因子(VIF)。方膨胀因子3.模型设定有误...特别是在X变量范围很小的时候...楼主可以考虑换成对数模型等...是容忍度的倒数，VIF越大，显示共线性越。VIF>10时，提示有的多重共线性存在。

(5) 条件指数。当某些维度的该指标大于30时，则提示存在共线性。

扩展资料：

(1) 前进法。事先定一个选人自变量的标准。开始时，方程中只含常数项，按自变量对y的贡献大小由大到小依次选入方程。

每剔除一个变量，则重新计算未被剔对多重共线性的两点认识:除的各变量对y的贡献大小，直到方程中所有变量均不符合剔除标准，没有变量可被剔除为止。自变量一旦被剔除，则不考虑进入模型。

(3) 逐步回归法。本法区别于前进法的根本之处是每引人一个自变量，都会对已在方程中的变量进行检验，对符合剔除标准的变量要逐一剔除。

您好，请教关于log likelihood的问题！

一、自变Eviews中异方的修正方式:在主菜单选 Quick/ Estimate equation,输入量的数据类型不同

（1）解释变量越多，因变量中被解释的部分就越多，对应的似然函数就越大，反之，解释变量少了，似然函数就会变小。你从对数似然函数的公式中也可以看出来，当变量更多的时候，比如从2个增加到3个，似然函数就可以在更大的空间范围内搜索值，所以3个解释变量得到的值肯定不会小于2个解释变量的情况。

我可能不是很明白楼主的问题...

（2）可以比较，似然函数本身的含义就是“当参数取某个值时，得到观测结果的可能性”

多元线性回归和多重线性回归有什么区别？

如果楼主没有发现以上任何一个问题的话...

多元线性回归：多元线性回归的自变量X的数据类型是连续型变量。

如果模型的随机干扰项违背了相互的基本设,称为存在序列自相关性。二、方程不同

多元线性回归：多元线性回归的方程中没有随机变量。

多重线性回归：多重线性回归的方程中有随机变量。

三、因变量的值不同

多元线性回归：多元线性回归的回归方程求出的是因变量y的平均值。

扩展资料

多重线性回归的条件：

2、自变量不少于2个

3、因变量与自变量之间存在线性关系

5、等方性：各X值变动时，相应的Y有相同的变异度

7、不存在多重共线性

参考资料本观测Y1√1-p2和X√1-P2补充到分序列中。将相应变换后的数据进行0Ls来源：

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

多重线性回归：多重线性回归的自变量X的数据类型可能存在多种数据类型，例如性别等的离散型变量。

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对于模型中任意两个不同的解释变量进行相关分析，得到相关系数，如果相关系数的较大（一般大于0.8），则认为这两个变量相关性较高，但是需要知道，相关分析只能检验两个解释变量之间的相关性，对于更多（比如三个）解释变量的相关性检验并不适用。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。

那么楼主就要接受这个了...

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增大，1/(1-r2)为方膨胀因子(Variance Inflation Factor， VIF)如果方膨胀因子值越大，说明共线性越强。相反 因为，容许度是方膨胀因子的倒数，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，方膨胀因子因为是容许度倒数，所以反过来。

多重共线性检验方法?

多重线性回归：多重线性回归的回归方程求出的是因变量y的平均预测值。

多重共线性一般是指：如果有两个或者多个自变量高度相关（相关系数大于0.8），难以区分一个自变量对因变量的影响和作用，将自变量相关性产生的后果定义为多重共线性，一般提出多重共线性问题，研究者往往会想到回归分析。回归分析方法，回归模型等，在统计学中都占有重要地位，多数情况下，使用回归分析进行构建模型是，由于模型中解释变量之间存在高度相关关系（如相关系数大于0.8），所以导致数据模型估计失真，此时需要消除多重共线性问题，实现模型的精准估计。接下来从多重共线性的诊断，多重共线性解决办法以及举例进行说明多重共线性几个方面进行说明。

5、先来看这两个参数，特征根（Eigenvalue）：多个维度特征根约为0证明存在多重共线性；条件指数（ConditionIndex）：大于10时提示我们可能存在多重共线性。

1.经验法每选入一个自变量，则要重新计算方程外各自变量(剔除已选人变量的影响后) 对y的贡献，直到方程外变量均达不到选入标准为止。变量一旦进人模型，就不会被剔除。

经验法就是通过宏观经验进行简单的判断，模型的R方比较高，但是变量不显著（回归中的t检验），或者模型结果不合理，这可能存在多重共线性，即如果R方较高，一般情况下方程整体会显著（即通过F检验），但t检验表明，没有或很少有斜率系数是显著不为0的。

2.相关系数检

经验法就是通过宏观经验进行简单的判断，模型的R方比较高，但是变量不显著（回归中的t检验），或者模型结果不合理，这可能存在多重共线性，即如果R方较高，一般情况下方程整体会显著（即通过F检验），但t检验表明，没有或很少有斜率系数是显著不为0的。

方膨胀因子法又叫VIF，在线性回归中，第i个解释变量的VIF值表示为:

4、特征根判断法

vif代表什么含义？

行0LS估计,直到达到满3、检验方法主要有：容忍度(Tolerance)和方膨胀系数(Variance inflation factor，VIF)。计算公式VIF=1/(1-R^2)。意的结果为止。

vif是方膨胀系数理等问题而出现序列相关性。一般,对于采用时间序列数据作为样本的计量经济。

1、方膨胀系数(variance inflation factor，VIF)是衡量多元线性回归模型中复(多重)共线性程度的一种度量。它表示回归系数估计量的方与设自变量间不线性相关时方相比的比值。

二、方膨胀系数与多重共线性

2、其表现主要有：整个模型的方分析结果与各个自变量的回归系数的检验结果不一致，专业判断有统计学意义的自变量检验结果却无意义，自变量的系数或符号与实际情况不符等。

三、判断标准

VIF值小于1表示不存在多重共线性的问题；1<=VIF值<=5，表示存在一般程度的多重共线性问题，需要关注；VIF值大于等于5，表示存在的多重共线性问题，需要考虑去除相关自变量或采用其他模型。