2019-02-01
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什么是多重共线性问题?如何解决?
问题描述:
- 在做多元线性模型的时候,往往出现“多重共线性问题”,这是什么?如何解决呢?
解决思路:
- “多重共线性”可以理解为x和x之间太相近了,从VIF方差膨胀因子的计算公式就可以看出来,去掉y,其它x对被检验的x的解释能力,如果VIF值太高,说明这个x就没有存在于这个模型里的意义
VIF=1/(1-r2) ;当VIF大于10的时候,说明其余x对该x的解释力度达到了90%
- “多重共线性”问题的产生原因,可能是数据质量,可能是误操作,例如哑变量没有剔除基准变量就进入模型
- 以spss举例,在线性模型的菜单下勾选“共线性诊断”可以计算VIF的值
对于多重共线性问题,常见的解决策略,仅供参考:
- 保留更重要的x,去掉与之共线性的x
- 对相近的x做变量信息压缩,例如主成分或者因子分析
- 对共线性问题的1个或几个x,做升格或降格处理
多重共线性问题的解决策略,参考链接:https://blog.csdn.net/wangcheng666666/article/details/79187703
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