多重共线性的典型表现是什么判断是否存在多重共线性的方法有哪些

多重共线性的典型表现是，线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确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。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。主要产生原因是经济变量相关的共同趋势，滞后变量的引入，样本资料的限制。判断是否存在多重共线性的方法有特征值，存在维度为3和4的值约等于0，说明存在比较严重的共线性。条件索引列第3第4列大于10，可以说明存在比较严重的共线性。比例方差内存在接近1的数，可以说明存在较严重的共线性。判断是否存在多重共线性的方法：1方差膨胀因子：共线性主要考察的是自变量之间是否存在线性关系。所以很自然地，我们会考虑[公式]对[公式]（除[公式]以外的其他自变量）的线性回归拟合以及由此得到的可决系数[公式]。如果自变量之间存在很强的线性关系，则[公式]会很大，甚至会接近1。[公式]即为方差膨胀因子。其值若大于10，则认为存在较强的共线性问题。2常用的评价指标有两个：（1）容许度和膨胀因子（VIF）。容许度=1-Rj^2。其中的R是第j个自变量与其余变量进行回归时的判定系数。容许度越接近1，表示多重共线性越弱。膨胀因子:膨胀因子是容许度的倒数。膨胀因子越接近1（膨胀因子理论最小值是1），表示解释变量之间的多重共线性越弱，通常膨胀因子=10，说明膨胀因子存在严重多重共线性。 在SPSS中可以通过在回归分析时勾选“统计”选项卡的“共线性诊断”自动计算容许度和膨胀因子，来判断自变量是否高度相关，是否存在多重共线性问题。 多重共线性的处理方法 若自变量之间存在多重共线性就需要对自变量进行处理后才能进行回归分析，处理方法为主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）。 （2） PCA 主成分分析法是运用降维的思想将一组高度相关的自变量转换为一组相互独立的、不存在线性关系的变量，转换后的变量称为主成分，主成分可反映原始数据的大部分信息。一般在自变量个数太多或者存在严重相关关系时使用主成分分析对自变量进行处理，主成分分析一般作为研究中的一个中间环节。 3常用统计量 主成分分析中的几个统计量： ⑴特征根。主成分特征根的大小可反映该主成分的影响力度，表示该主成分可以解释平均多少个原始变量的信息。例如若特征根λi=3998，表示该主成分可以解释平均3998个原始变量。若特征根λi回答于 2021-12-06

if确实是一个变量一个vif，但如果没有其它变量，vif又怎么计算，它和其它变量是有关的。

个人研究了eviews计算vif的方法

比如一个数据有因变量y，自变量x1,x2

我们通常计算的是x1,x2的vif值

以计算x1的vif值为例

做回归方程ls x1 c x2回车后得到一个回归估计结果

点击关闭，在对话框点name重命名为eqjzz

在对象窗口打开eqjzz，在命令输入scalar vifjzz=1/(1-eqjzz@R2) 回车

在对象窗口生成一个vifjzz，双击是打不开的，但在左下角出有一个数值，这就是x1的vif值

计算x2的vif值只要把回归方程换成这样ls x2 c x1就行了，其它的和前面一样当然方程的命名不能一样。

存在严重的多重共线性。方差膨胀因子是解释变量之间存在多重共线性时的方差与不存在多重共线性时的方差之比。回归模型中解释变量之间存在严重的多重共线性，那么方差膨胀因子为0 。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。

需要。虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，方差膨胀因子是指解释变量之间存在多重共线性时的方差与不存在多重共线性时的方差之比，需要添加虚拟变量提升模型精度。虚拟变量用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。

matlab软件

vif方程：

SingleVIF

Single VIF matrix for linear model parameters

Syntax

VIF = SingleVIF(LINEARMODEL)

Description

This is a method of mbcmodellinearmodel

VIF = SingleVIF(LINEARMODEL) calculates the single Variance Inflation Factor (VIF) matrix for the linear model parameters

Examples

VIF = SingleVIF(knot_model)

以上就是关于多重共线性的典型表现是什么判断是否存在多重共线性的方法有哪些全部的内容，包括:多重共线性的典型表现是什么判断是否存在多重共线性的方法有哪些、方差膨胀因子VIF是怎样计算的 在EVIEWS5.0里如何操作、方差膨胀因子为0等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！