多重共线性检验vif值（多重共线性检验）

发布时间：2023-05-26 08:03:50

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1、简单相关系数矩阵法（辅助手段）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。

2、2、变量显著性与方程显著性综合判断（修正）可决系数大，F值显著大于临界值，而值不显著；那么可认为存在多重共线性。

3、3、辅助回归将每个解释变量对其余变量回归，若某个回归方程显著成立，则该解释变量和其余变量有多重共线性。

4、（4）方差扩大（膨胀）因子法（5）直观判断法增加或者减少一个解释变量，或者改变一个观测值时，回归参数发生较大变化。

5、重要解释变量没有通过t检验。

6、有些解释变量的回归系数符号与定性分析的相反。

7、扩展资料：解决方法（1）、排除引起共线性的变量找出引起多重共线性的解释变量，将它排除出去，以逐步回归法得到最广泛的应用。

8、（2）、差分法时间序列数据、线性模型：将原模型变换为差分模型。

9、（3）、减小参数估计量的方差：岭回归法（Ridge Regression）。

10、参考资料：百度百科-多重共线性。

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