多重共线性检验方法 多重共线性检验方法r语言

vif值判断多重共线性怎么做？

1、解释变量都享有共同的时间趋势；

在进行线性回归分析时，容易出现自变量（解释变量）之间彼此相关的现象，我们称这种现象为多重共线性。

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适度的多重共线性不成问题，但当出现共线性问题时，会导致分析结果不稳定，出现回归系数的符号与实际情况完全相反的情况。本应该显著的自变量不显著，本不显著的自变量却呈现出显著性，这种情况下就需要消除多重共线性的影响。

扩展资料：

多重共线性问题一个解释变量的变化引起另一个解释变量地变化。原本自变量应该是各自的，根据回归分析结果，能得知哪些因素对因变量Y有显著影响，哪些没有影响。如果各个自变量x之间有很强的线性关系，就无法固定其他变量，也就找不到x和y之间真实的关系了。

除此以外，多重共线性的原因还可能包括：数据不足。在某些情况下，收集更多数据可以解决共线性问题。错误地使用虚拟变量。（比如，同时将男、女两个虚拟变量都放入模型，此时必定出现共线性，称为完全共线性）

参考资料来源2、接着在导入过程中，每个字段的值都转换为字符串，我们需要手动将相应的字段转换回数值类型。单击菜单栏中的“->”将所选变量更改为数字类型。：

probit模型多重共线性怎么检验

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-有共线性诊一般情况下，公和方扩展因子（vif，公倒数）被用作共线性诊断指标。一般来说，公值在0到1之间。如果该值太小，则表明该自变量与其他自变量之间存在共线性问题。vif值越大，共线性问题越明显。一般以不到10分为判断标准。断。 多重共线性：自变量间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）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

eviews多重共线性处理的问题。

3.3自相关的检验

多重共线性检验，的软件是spss，它会自动给出全部共线性检验指标，如图：

三是参数估计量经济意义不合理，如当2X和3X存在线性关系时，2X和3X前的参数并不能反映各自与被解释变量之间的结构关系；四是变量的显著性检验失去意义，因为无论是t检验还是F检验，都与参数估计量的方有关；五是模型的预测功能失效。

后一个是最主要的vif(方膨胀因子）检验，它大于5，有共线。大于10，共线。

这个表给出了更多的共线性检验方法，比如第3列条件索引（其实是条件指数），它大于10共线，大于30共线。

检验多重共线性的统计量有哪些

检验多重共线性的统计量有：简单相关系数矩阵、变量显著性与方程显著性综合。

检验多重共线性此法简单易行；但要注意两变量的简单相关系数包含了其他变量的影&相关（2）滞后变量的引入图检验---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响，并非它们真实的线性相关程度的反映，一般在0.8以上可初步判定它俩之间有线性相关。

多重共线性检验的目的是为了弄清"各个变量的系数估计值是否互相挤压"；如果结果显示其中几个变量的相关度接近于1或-1，当于告诉你你的计量模型设置不合理，变量之间可能存在意义或统计上的重叠，需要调整变量 (所以相当于回到了上边的那个前提)。

如何解读SPSS共线性诊断结果以及解决多重共线性问题的方法

&方的变大导致预测变量的区间增加，降低了预测的精度

多重共线性的诊断是在回归中进行的，所以先打开回归的对话框：yse--regression--linear，打开线性回归对话框

方越小，样本偏离均值的程度越小，越重视，权重越大，否则越小，一般权重使用1/x,1/x2,1/根号x

将自变量因变量都放到各自的位置，然后点击statistic

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

点击ok按钮，开始输出诊断结果

我们先来看这两个参数，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（Condition Index）：大于10时提示我们可能存在多重共线性

6接着来看相关系数矩阵，找到数值接近1的相关，这也提示出可能存在多重共线性。

二元logistic回归分析如何做自变量的多重共线性检验？

总之就是找容易记忆的方法。

SPSSAU中进行二元logit,可通过其进阶方法模块进行。单独的二元logit并没有共线性一说，可使用spssau中的线性回归做分析，然后需要多重共线性检验。虚拟变量是一种用于处理分类变量的方法，但在回归分析中，虚拟变量可能会引起多重共线性问题，影响回归结果的准确性，因此，在进行回归分析前，需要对虚拟变量进行多重共线性检验，以确保回归结果的可靠性。常用的多重共线性检验方法包括方膨胀因子（VIF）和条件数等。查看结果中的VIF值来判断共线性问题。

amos怎么做共线性

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）

将A1,A2,A3三个测项的得分相加得到自变量A的得分，将B的五个测项得分相加得到B的得分，然后用相关分析就可以计算A和B的相关系数了。

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。

简易但功能强大：

AMOS具有的方分析、协方，设检验等一系列基本分析方法。AMOS的贝叶斯和自抽样的方法应用，这个AMOS特色的方法，这个也算是比较前沿的应用，在一定程度上克服了大样本条件的限制，当样本低于200甚至是低于100时，贝叶斯方法的结果仍然比较稳定。

如何解读SPSS共线性诊断结果以及解决多重共线性问题的方法

1.1多重共线性的检验

具体的解决方法如下：

该方法也可以提供路径分析间接效应的标准误，这在中介效应的使用方面特别有用，还可以观察估计参数的先验概率分布和事后概率分布，并进行人为设定。另外bootstrap也提供类似模拟的标准误。

1、首先单击“打开数据文档 ”，将xls格式的全国各地区能源消耗量与产量的数据导入SPSS中。

3、数据清理包括填写缺失值和使用spss分析工具检查每个变量的数据完整性。单击“->”检查缺失值的数量和输入数据的百分比。

4、SPSS提供了填充缺失值的工具，点击菜单栏“>”，也就是说，它可以使用软件提供的几种工具来填补缺失值，包括序列平均值、近点中值、近点中值等。结合本次实习数据的具体情况，我们没有使用spss软件提供的缺失值替换工具，主要是手工将缺失值替换为零值。

回归前虚拟变量要多重共线性检验吗

问题一：多重共线性的原因及其产生的主要后果有2.3异方的影响哪些 原因主要有3个方面：

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

&系数的正负号是否与现实相违背

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amos做共线性：在进行线性回归分析时，容易出现自变量（解释变量）之间彼此相关，这种情况被称作多重共线性问题。在SPSS 22中检验多重共线性的方法如下。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.

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.

多重共线性、异方和自相关性

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

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

（1）经济变量相关的共同趋势

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

&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

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

测量误和截面数据的影响

&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

&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

&加权最小二乘法

&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

&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

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

迭代直到两次相关系数相很小时作为的相关系数