多重共线性检验stata命令 stata多重共线性检验代码

什么是多重共线性？

2、看容值，容值=1/VIF，当容值大于0.1的话，则表示没有共线性。

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。

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wls回归 reg depvar varlist [aw=1/e2f]

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。

多重共线性产生的原因主要有3各方面：

1、经济变量相关的共同趋势。

2、滞后变量的引入。

多重共线性的主要影响：

完全共线性下参数估计量不存在；近似共线性下OLS估计量非有效。

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)。

参数估计量经济含义不合理；变量的显着性检验失去意义，可能将重要的解释变量排除在模型之外。

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。

多元线性回归方程的评价指标有哪些？

在该对话框中，有一个多重共线性诊断的选项，勾选他，如图所示，点击continue按钮，返回主对话框

衡量多元线性回归方程优劣的指标有拟合优度、F统计量、参数估计与显著性检验、多重共线性检验、残分析、预测能力。

但是DW检验的前提条件较多，首先需要u为一阶自回归，而且回归必须存在常数项

2、F统计量：F统计量用于检验回归模型整体拟合的显著性。它基于残平方和的比率，将回归模型的拟合效果与零模型（只包含截距项）作比较。较大的F统计量表明回归模型整体拟合显著。

3、参数估计与显著性检验：回归方程中的各个自变量的参数估计（回归系数）用于说明自变量对因变量的影响程度和方向。参数估计的显著性检验（通常是t检验）用于判断回归系数是否显著不为零。显著的回归系数表示自变量对因变量有显著的影响。

4、多重共线性检验：多重共线性是指自变量之间存在高度相关性的情况，会导致回归模型结果不稳定。可以使用诸如方膨胀因子（VIF）等指标来评估多重共线性的程度，较高的VIF值表示自变量之间存在较强的共线性。

5、残分析：残分析用于检验回归模型是否满足模型设条件。通过观察残的分布、残与自变量的关系等，可以判断回归模型是否存在异方、自相关等问题。

6、预测能力：回归模型的预测能力是衡量模型优劣的重要指标之一。可以使用交叉验证或留一法来评估模型对未知数据的预测能力。

多重共线性问题如何解决？

1、拟合优度（Goodness of Fit）：拟合优度指标用于评估回归模型对观测数据的拟合程度，常用的指标是决定系数（R-squared）。决定系数反映了自变量对因变量变异的解释程度，取值范围为0到1。较高的决定系数表示模型能够很好地拟合观测数据。

多重共线性是非常正常的，甚至不能称之为一个“问题”，只不过是一个“现象”。 多重共线性不会导致系数有偏，但是会影响估计的效率。 换言之，就是体现在显著性的降低上。 如果多重共线性并没有对结果的显著性产生很大的影响，就可以不必处理。

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，例如Cobb-Douglas生产函数中加进规模效益不变的约束，可解决资本和劳动的高度相关而引起的多重共线性问题。

这样做，实际上就是利用给定数据估计较少的参数，从而降低对观测信息的需求，以解决多重共线性问题。删除哪些变量，可根据设检验的结果确定。但需要注意的是，这种做导致估计结果产生偏，会引起遗漏变量问题，因此需要慎用。

多重共线性是普遍存在的，轻微的多重共线性问题可以不采取措施。

如果模型仅仅用于预R值很大，即该解释变量与残高度相关测，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。

pearson相关系数检验怎样看是否具有多重共线性

1、看回归分析里面的VIF值，当VIF的值越大的话，那么多重共线性越就越。通常的多重共线性问题，一般可根据经验或通过回归结果发现。如影响符号，重要的解释变量值很低。要根据不同情况采取必要措施。情况下VIF大于10的时候，说明模型存在着的共线性问题。

3、模型的设定（例如多重共线性变量的删除，但是变量与y具有相关性，也会产生异方）当一个自变量与其他自变量之间的相关系数显著，那么说明可能存在多重共线性问题。

面板数据模型

3.3自相关的检验

面板数据是截面数据与时间序列综合起来的一种数据资源，故也被称为面板数据模型它可以用于分析各样本在时间序列上组成的数据的特征，它能够综合利用样本信息，通过模型中的参数，既可以分析个体之间的异情况，又可以描述个体的；ine 变量间关系可视化与模型设定是否一致与模型结果是否一致面板模型根据数据的结构可以分为长短面板，也可以根据模型的设定分为静态面板和动态面板本文关注的是线性不可观测效应的面板数据模型，常用命令如下xtpcse；要做两次两个自变量对因变量有显著影响，所以要做两次模型分析面板数据是指在一段时间内跟踪同一组个人的数据，也称为时间序列和横截面混合数据面板模型是针对面板数据进行分析，面板数据是一种特殊的数据格式；不用，面板分析与线性回归并不矛盾，事实上，面板回归出结果就是线性回归当然能够得出变量间的关系祝你成功，统计人刘得意。

处理多重共线性问题的原则：

面板数据模型的基本形式同时包含了截面和时间两个维度，设 i=1，2，#8943，ni=1，2，#8943，n 表示截面个体，t=1，2，#8943，Tt=1，2，#8943，T 表示时间面板数据模型的基本形式为yit=fx1it，x2it，#8943；时间序列太少可以用面板数据模型可以，但不能所有的解释变量都是时间序列，面板数据是时间序列数据与截面数据的结合，凡是关于时间序列数据必须通过单位根检验数据平稳性，这是计量的前提面板数据可以解决截面数据的部分问题；fe是固定效应模型 ，re是随机效应模型 面板数据模型，包括FE，RE，二维固定效应模型 ，聚类调整后的标准误，动态面板和面板门槛模型等利用方和协方矩阵对原有模型的等号两边同时进行线性转化，使得转化后满足OLS的。

stata多重共线性检验结果看什么

VIF很小，t值多显著

还有就是看模型中所用的变量之间会不会明显相关，就像，货供应量和工资之类的。

一、一般线性回归：

可以尝试直接联立两个变量的方，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

stata帮我分析一下输出结果吧,谢谢

ylag1=lag(y);

VIF在10以上可能有的多重共线

面板数据可以解决截面数据的部分问题 比如内生性问题 但是由于反向因果等原因的存在 面板数据同样也存在内生性问题，无法解决；dmexogxt命令 你可以把你结果放上来，让我们看过连老师在他的课程里有说过，hauan检验如果出现负值的话是拒绝原设的征兆，但此时使用麦金农的dmexogxt命令；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；所谓的固定随机混合，主要是针对分组变量而言的固定效应模型，表示你打算比较的就是你现在选中的这几组例如，我想比较3种物的疗效，我的目的就是为了比较这三种的别，不想往外推广这三种不是从很多种中；在本文的研究中，我们首先运用面板数据的单位根检验与协整检验来考察能源消费环境污染与经济增长之间的长期关系，然后建立计量模型来量化它们之间的内在联系 面板数据的单位根检验的方法主要有 Levin，Lin and CHU2002提出的LLC检验方法；比如你的变量叫做REG1，针对2010年你同时还有一个变量叫YEAR，里面是每一个变量对应的年数那么用以下命令，你能生成一个新的变量，只有当对应的YEAR变量为你想要的2010年时，数值取值为1，其他的都取值为0 gen。

不知道你为什么要分析多重共线

多重共线在很多模型中是内生存在，无法避免的，而且对于多重共线的处理所有的方法都有弊端，没有完美的，很多方法处理了多重共线反而会引起其他更的问题

最主要的是，多重共线存在实际上是不会导致的模型偏误的

所以大部分情况下多重共线直接默认，不做处理

可以认为没有多重共线性

如果还不确定

一是可以从变量的含义分析

二是逐步剔除变量观察

多重共线性、异方和自相关性

&加权最小二乘法

多重共线性是解释变量存在线性关系或者近似的线性关系，多重共线性影响的模型一般为底层是线性的模型，例如：回归、SVM等

如果变量间不存在多重共线性，则变量系数组成的矩阵应该是满秩的，且变量间不存在共线性不代表变量间不存在非线性关系

产生变量相关性的原因有很多，一般为经济变量之间的相同变化趋势，模型中包含滞后变量和截面数据等等

1.1多重共线性的检验

&计算相关系数，因为相关系数是对线性相关的度量

&对于线性回归来说，删除或者增加变量系数是不是有较大变化

&系数的正负号是否与现实相违背

&系数通不过显著性检验

&变量之间做回归，计算可决系数和VIF=1/（1-可决系数）来度量，也称为方扩大因子法

1.2多重共线性的影响后果

&共线性使最小二乘法预估的参数不确定且估计值方较大，方较大又会导致参数的置信区间增大

&回归显著但是回归系数通不过检验，甚至会出现回归系数的正负号的不到合理的解释

但是如果遇到必须使用这些变量度量且为了预测Y，则可以对这些变量进行线性组合

1.3多重共线性的处理方法

&删除变量--这个方法一般不使用，因为删除变量会导致异方增大，异方后面会讲到

&增加样本容量--这个好像现实中也不是很好实现，毕竟能用的数据肯定都会用的，时效性不强的也没太大用

&变换模型--对数据求分；计算相对指标；吧相关变量做线性组合，即小类合并成大类；----比较靠谱的做法

&逐步回归----常用方法，添加删除变量之后做可决系数、F检验和T检验来确定是否增加或者剔除变量，若果增加变量对这些指标的影响较小，也认为指标为多余的，如果增加指标引起R和F的变动且通不过T检验，说明存在共线性---常常使用的方法

&岭回归---但是岭回归的参数k不好选择，k的选择影响方和偏倚程度

什么是异方呢，我们前面写线性回归的时候说过，做线性回归应定随机扰动项满足l平均值和同方，同方表示的是所有变量对其均值的分散程度相同，由于u=0，所以也可以说是Y围绕回归线均值的分散程度，但是如果u对不同x呈现的离散程度不同，则称u具有异方性，也就是被解释变量的观测值分散程度随着解释变量的变化而 变化，也可以说异方是某个解释变量引起的

2.1产生异方的原因

测量误和截面数据的影响

2.3异方的影响

&存在异方将不能保证最小二乘法估计的方最小，但是模型的拟合依然是无偏性和一致性，但不具有有效性，即不具有最小方

&异方会导致参数的方增大，如果还是使用不存在异方时的方法进行估计，则会低估参数方

&破坏t检验和f检验的有效性

&由于参数估计不满足方最小，所以不是有效的，则对Y的预测也是无效的

2.4异方的检验

&相关图检验---观察随着x的增加y的离散程度是否增加，如果增加说明存在递增的异方

&残图分析

&White检验

基本思想是如果存在异方，x与u存在相关关系，所以white检验不但可以检验异方，还可以检验时哪个变量导致的异方，但该方法要求大样本，但是解释变量过多又会导致丧失自由度，所以一般用u与预测值y和y的平方做回归，用F检验检验是否存在异方，H0所有系数为0不存在异方，否则存在异方

2.5异方的处理

方越小，样本偏离均值的程度越小，越重视，权重越长面板数据模型常用的估计长面板数据模型的Stata命令有三个xtpctgls和xtsccxtgls命令，基本命令格式xtglsdepvarindepvars，options如果对误项的处理正确，那么xtgls比xtpcse估计效果更好模型通过主观意识借助实体；所谓动态面板数据模型，是指通过在静态面板数据模型中引入滞后被解释变量以反映动态滞后效应的模型这种模型的特殊性在于被解释变量的动态滞后项与随机误组成部分中的个体效应相关，从而造成估计的内生性计量经济学的基础是一。大，否则越小，一般权重使用1/x,1/x2,1/根号x

&模型对数变换，log之后缩小了异方的范围

自相关即u存在自相关，即cov（u）不等于0，不满足线性回归的定

3.1自相关产生的原因

经济活动滞后和经济系统的惯性

3.2自相关的后果

&存在自相关将不能保证最小二乘法估计的方最小，但是模型的拟合依然是无偏性和一致性，但不具有有效性，即不具有最小方，所以估计的参数不是线性无偏估计

&低估真实的方会导致高估t检验的值，夸大参数显著性，本来不重要的变量会变为重要的变量，失去t检验的意义

&方的变大导致预测变量的区间增加，降低了预测的精度

&残图---et与e（t-1）的相关图

&DW检验

3.4自相关的处理

&分法

&科克伦--奥克特迭代

基本思想是对变量回归，求残u，u=相关系数u（t-1）+随机扰动项

然后根据计算出来的相关系数做分，yt-相关系数y（t-1）=yt

用yt和xt做回归

然后令最终计算的参数=上一步计算的参数/（1-上一步的相关系数）

迭代直到两次相关系数相很小时作为的相关系数

在回归模型中，如何解释回归预测值的显著性？

2、线性关系检验：回归模型设自变量和因变量之间存在线性关系。线性关系检验旨在评估模型中自变量与因变量之间是否存在线性关系的偏离。一种常用的方法是通过绘制残与自变量的散点图来检查线性关系的形态。

在回归模型中，解释回归预测值的显著性通常涉及到对回归系数、残以及置信区间的分析。以下是一些关键步骤和方法： 1.回归系数的显著性：回归系数表示了自变量与因变量之间的关系强度和方向。通过计算t统计量或F统计量，我们可以检验回归系数是否显著不同于零。如果t统计量或F统计量的较大，且对应的p值小于显著性水平（如0.05），则认为回归系数是显著的，即自变量对因变量有显著影响。

161.2 4.1 114.8 16.4

2.残的显著性：残是指实际观测值与回归预测值之间的异。通过分析残的分布和性质，我们可以评估回归模型的拟合优度。例如，正态残图可以帮助我们检查残是否符合正态分布的设。此外，我们还可以使用残的标准误来构建置信区间，以评估回归预测值的不确定性。 3.置信区间：置信区间是一种统计学上的方法，用于估计回归预测值的不确定性范围。通过计算预测值的标准误和置信水平，我们可以构建一个包含真实值的置信区间。如果置信区间较宽，说明预测值的不确定性较大；反之，如果置信区间较窄，说明预测值的不确定性较小。

4.异方性检验：异方性是指回归模型中的误项具有非恒定的方。如果存在异方性，可能会导致回归系数的估计不准确，从而影响对回归预测值的解释。常用的异方性检验方法包括White检验、Breusch-Pagan检验等。 5.多重共线性检验：多重共线性是指回归模型中的自变量之间存在高度相关性。当存在多重共线性时，回归系数的估计可能会变得不稳定，从而影响对回归预测值的解释。常用的多重共线性检验方法包括方膨胀因子（VIF）检验、条件指数检验等。

总之，在解释回归预测值的显著性时，我们需要综合考虑回归系数、残、置信区间、异方性和多重共线性等因素。通过对这些因素的分析，我们可以更准确地评估回归预测值的可靠性和有效性。

[转] 如何用SPSS检验多重共线性

3、样本资料的限制。

1、先打开回归的对话框：yse--regression--linear，打开线性回归对话框；

2、将自变量因变量都放到各自的位置，然后点击statis多重共线性的后果：tic；

3、在该对话框中，有一个多重共线性诊断的选项，勾选他，如图所示，点击continue按钮，返回主对话框；

4、点击ok按钮，开始输出诊断结果；

5、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（Condition Index）：大于10时提示我们可能存在多重共线性，相关系数矩阵，找到数值接近1的相关，这也提示出可能存在多重共线性。

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，不能纳入方程 去掉一两个变量或记录，方程的回归系数值发生剧烈抖动，非常不稳定。 多重共线性的确认： 做出自变量间的相关系数矩阵：如果相关系数超过0.9的变量在分析时将会存在共线性问题。在0.8以上可能会有问题。但这种方法只能对共线性作初步的判断，并不全面。 容忍度（Tolerance）:有 Norusis 提出，即以每个自变量作为应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减决定系数来表示。该指标越小，则说明该自变量被其余变量预测的越，共线性可能就越。陈希孺等根据经验得出：如果某个自变量的容忍度小于0.1，则可能存在共线性问题。 方膨胀因子（Variance inflation factor, VIF）: 由Marquardt于1960年提出，实际上就是容忍度的倒数。 特征根（Eigenvalue）：该方法实际上就是对自变量进行主成分分析，如果相当度的特征根等于0，则可能有比较的共线性。 条件指数（Condition Idex）：由Stewart等提出，当某些维度的该指标数值大于30时，则能存在共线性。 多重共线性的对策： 增大样本量，可部分的解决共线性问题 采用多种自变量筛选方法相结合的方式，建立一个的逐步回归方程。 从专业的角度加以判断，人为的去除在专业上比较次要的，或者缺失值比较多，测量误比较大的共线性因子。 进行主成分分析，用提取的因子代替原变量进行回归分析。 进行岭回归分析，它可以有效的解决多重共线性问题。 进行通径分析（Path Analysis），它可以对应自变量间的关系加以精细的刻画。