多重共线性
时间:2021-09-03
本文章向大家介绍多重共线性,主要包括多重共线性使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
检验多重共线
如果发现存在多重共线性,可以采取以下处理方法。
(1)如果不关心具体的回归系数,而只关心整个方程预测被解释变量的能力,则通常可以不必理会多重共线性(假设你的整个方程是显著的)。这是因为,多重共线性的主要后果是使得对单个变量的贡献估计不准,但所有变量的整体效应仍可以较准确地估计。
(2)如果关心具体的回归系数,但多重共线性并不影响所关心变量的显著性,那么也可以不必理会。即使在有方差膨胀的情况下,这些系数依然显著;如果没有多重共线性,则只会更加显著。
(3) 如果多重共线性影响到所关心变量的显著性,则需要增大样本容量,剔除导致严重共线性的变量(不要轻易删除哦,因为可能会有内生性的影响),或对模型设定进行修改。
解决多重共线性
向前逐步回归Forward selection:将自变量逐个引入模型,每引入一个自变量后都要进行检验,显著时才加入回归模型。 (缺点:随着以后其他自变量的引入,原来显著的自变量也可能又变为不显著了, 但是,并没有将其及时从回归方程中剔除掉。)
向后逐步回归Backward elimination:与向前逐步回归相反,先将所有变量均放入模型,之后尝试将其中一个自变量从模型中剔除,看整个模型解释因变量的变异是否有显著变化,之后将最没有解释力的那个自变量剔除;此过程不断迭代, 直到没有自变量符合剔除的条件。(缺点:一开始把全部变量都引 入回归方程, 这样计算量比较大。若对一些不重要的变量,一开始就不引入,这样就可以减少 一些计算。当然这个缺点随着现在计算机的能力的提升,已经变得不算问题了)
原文地址:https://www.cnblogs.com/keep--fighting/p/15222957.html
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