去中心化後仍然存在多重共線性

① 如何消除多重共線性

問題一：如何消除多重共線性 用逐步回歸分析可以消除的
ridge regression也可以
我替別人做這類的數據分析蠻多的

問題二：消除多重共線性的幾種方法之間的比較 主成分法和嶺回歸所估計的參數，都已經不是無偏的估計，主成分分析法作為多元統計分析的一種常用方法在處理多變數問題時具有其一定的優越性，其降維的優勢是明顯的，主成分回歸方法對於一般的多重共線性問題還是適用的，尤其是對共線性較強的變數之間。
嶺回歸估計是通過最小二乘法的改進允許回歸系數的有偏估計量存在而補救多重共線性的方法，採用它可以通過允許小的誤差而換取高於無偏估計量的精度, 因此它接近真實值的可能性較大。靈活運用嶺回歸法, 可以對分析各變數之間的作用和關系帶來獨特而有效的幫助。

問題三：spss如何消除多重共線性 操作步驟：
1、先打開回歸的對話框： *** yse--regression--linear，打開線性回歸對話框；
2、將自變數因變數都放到各自的位置，然後點擊statistic；
3、在該對話框中，有一個多重共線性診斷的選項，勾選他，如圖所示，點擊continue按鈕，返回主對話框；
4、點擊ok按鈕，開始輸出診斷結果；
5、特徵根（Eigenvalue）：多個維度特徵根約為0證明存在多重共線性；條件指數（Condition Index）：大於10時提示我們可能存裂汪扒在多重共線性，相關系數矩陣，找到數值接近1的相關，這也提示出可能存在多重共線性。

問題四：怎麼在不減少變數下消除多重共線性 基本上，只有一個辦法：增大樣本量。 多重共線性是一個小樣本條件下比較棘手的問題，我們知道在線性回歸的情況下，系數估計的方差為： 多重共線性反映在最後一項上，也就是說是的系數的方差變大了。

問題五：利用spss消除多重共線性具體怎麼操作 用逐步回歸分析可以消除的
ridge regression也可以
我替別人做這類的數據分析蠻多的

問題六：回歸分析中出現的多重共線性問題是什麼，如何處理 對多重共線性的兩點認識:
①在實際中，多重共線性是一個程度問題而不是有無的問題，有意義的區分不在於有和無，而在於多重共線性的程度。②多重共線性是針對固定的解釋變數而言，是一種樣本的特徵，而非總體的特徵。
消除多重共線性的方法:
1.增加樣本容量
2.利用先驗信息改變
3.刪除不必要的解釋變數:參數的約束形式
4.其它方法:逐步回歸法，嶺回歸(ridge regression),主成分分析(principal ponents ).
這些方法spss都可以做的，你在數據分析的子菜單下可以找到相應的做法。
刪除不必要的方法的時候，最好使用一下逐步回歸法，這樣比較科學一點。
主成分分析的方法使用比較簡單科學，本人介意用該方法。

問題七：數據中心化為什麼能夠消除多重共線性 從相關系數的公式可以看出，變數各自標准化後的兩兩相關系數是跟原始的一樣。怎麼可能消除共線性呢，光纖光纜等最好用達標的，我們工程布線喜歡使用菲尼特的。數據中心不僅是一個網路概念，還是一個服務概念，它構成了網路基礎資源的一部分，提供了一種高端的數據傳輸服務和高速接入服務。數據中心提供給用戶綜合全面的解決方案，為 *** 上網、企業上網、企業IT管理提供專業服務，使得企業和個人能夠迅速藉助網路開展業務，把精力集中在其核心業務策劃和網站建設上，而減少IT方面的後顧之憂。IDC改變了以往互聯網的運作和經營模式，使得參加互聯網的每一方都能專注其特長。

問題八：回歸分析中出現的多重共線性問題是什麼，如何處理 多重共線性的陵塵典型表現是線性回歸模型中的解釋變數之間由於存在精確相肆昌關關系或高度相關關系而使模型估計失真或難以估計准確。由於經濟數據的限制使得模型設計不當，導致設計矩陣中解釋變數間存在普遍的相關關系。主要產生原因是經濟變數相關的共同趨勢，滯後變數的引入，樣本資料的限制。
判斷是否存在多重共線性的方法有特徵值，存在維度為3和4的值約等於0，說明存在比較嚴重的共線性。條件索引列第3第4列大於10，可以說明存在比較嚴重的共線性。比例方差內存在接近1的數，可以說明存在較嚴重的共線性。

問題九：如何用spss消除數據間的多重共線性 把數據標准化就行了，一般都是轉化成Z分數

問題十：如何用eviews消除多重共線性 在group窗口中，點擊view-correlation，會得到相關系數矩陣，一般來說，大於0.8或0.9即有嚴重的多重共線性，需調整，一般是用逐步回歸法剔除一些變數。當然，臨界值不是固定的，你可以調低或調高。

② 去中心化可以修正多重共線性

從相關系數的公式可以看出，變數各自標准化後的兩兩相關系數是跟原始的一樣。怎麼可能消除共線性呢，光纖光纜等最好用達標的，我們工程布線喜歡使用菲尼特的。數據中心不僅是一個網路概念，還是一個服務概念，它構成了網路基礎資源的一部分，提供了一種高端的數據傳輸服務和高速接入服務。數據中心提供給用戶綜合全面的解決方案，為政府上網、企業上網、企業IT管理提供專業服務，使得企業和個人能夠迅速藉助網路開展業務，把精力集中在其核心業務策劃和網站建設上，而減少IT方面的後顧之憂。IDC改變了以往互聯網的運作和經營模式，使得參加互聯網的每一方都能專注其特長。

③ 多重共線性產生的原因

問題一：多重共線性的原因及其產生的主要後果有哪些 原因主要有3個方面：
（1）經濟變數相關的共同趨勢
（2）滯後變數的引入
（3）樣本資料的限制
主要後果：
（1）完全共線性下參數估計量不存在
（2）近似共線性下OLS估計量非有效
多重共線性使參數估計值的方差增大，1/(1-r2)為方差膨脹因子(Variance Inflation Factor, VIF)
（3）參數估計量經濟含義不合理
（4）變數的顯著性檢驗失去意義，可能將重要的解釋變數排除在模型之外
（5）模型的預測功能失效。變大的方差容易使區間預測的「區間」變大，使預測失去意義。

問題二：多重共線性的產生原因 主要有3個方面：（1）經濟變數相關的共同趨勢（2）滯後變數的引入（3）樣本資料的限制

問題三：多重共線性產生的原因有哪些 數學建模 多重共線性產生的原因有哪些
最近做回歸分析，出現了相關系數與回歸方程系數符號相反的問題，經過研究，確認是多重共線性問題並探索了解決方法。
在此將多重共線性的相關知識整理如下。
解釋變數理論上的高度相關與觀測值高度相關沒有必然關系，有可能兩個解釋變數理論上高度相關，但觀測值未必高度相關，反之亦然。所以多重共線性本質上是數據問題。
造成多重共線性的原因有一下幾種：
1、解釋變數都享有共同的時間趨勢；
2、一個解釋變數是另一個的滯後，二者往往遵循一個趨勢；
3、由於數據收集的基礎不夠寬，某些解釋變數可坦攔能會一起變動；
4、某些解釋變數間存在某種近似的線性關系；

問題四：多重共線性的實質是什麼為什麼會出現多重共線性 多重共線性的典型表現是線性回歸模型中的解釋變數之間由於存在精確相關關系或高度相關關系而使模型估計失真或難以估計准確。由於經濟數據的限制使得模型設計不當，導致設計矩陣中解釋變數間存在普遍的相關關系。主要產生原因是經濟變數相關的共同趨勢，滯後變數的引入，樣本資料的限制。 判斷是大此否存在多重共線性的方法有特徵值，存在維度為3和4的值約等於0，說明存在比較嚴重的共線性。條件索引列第3第4列大於10，可以說明存在比較嚴重的共線性。比例方差內存在接近1的數，可以說明存在較嚴重的共線性。

問題五：多重共線性的實質是什麼？為什麼會出現多重共線性 多重共線性，解釋變數之間存在線性關系違背了解釋變數間不相關的經典假設，將會給普通最小二乘法帶來嚴重後果。

問題六：計量經濟學的多重共線性是怎麼回事 多重共線性,Multi-collinearity,是指線性回歸模型中的解釋變數之間由於存在精確相關關系或高度相關關系而使模型估計失真或難以估計准確。一般來說，由於經濟數據的限制使得模型設計不當，導致設計矩陣中解釋變數間存在普遍的相關關系。完全共線性的情況並不多見，一般出現的是在一定程度上的共線性，即近似共線性。 多重共線性產生的原因主要有3方面： 1. 經濟變數相關的共同趨勢 2.滯後變數的引入 3.樣本資料的限制 多重共線性的影響有: 1.完全共線性下參數估計量不存在 2.近似共線性下OLS估計量非有效. 多重共線性使參數估計值的方差增大,1/(1-r2)為方差膨脹因子(Variance Inflation Factor, VIF) 3.參數估計量經濟含義不合理 4.變數的顯著性檢驗失去意義，可能將重要的解釋變數排除在模型之外 5.模型的預測功能失效, 變大的方差容易使區間預測的「區間」變大，使預測失去意義. 需要注意：即使出現較高程度的多重共線性,OLS估計量仍具有線性性等良好的統計性質.但是OLS法在統計推斷上無法給出真正有用的信息. 多重共線性的解決方法有: 1.排除引起共線性的變數, 找出引起多重共線性的解釋變數,將它排除出去,以逐步回歸法得到最廣泛的應用. 2.差分法, 時間序列數據,線性模型: 將原模型變換為差分模型3.減小參數估計量的方差: 嶺回歸法（Ridge Regression）

問題七：什麼是多重共線性？產生多重共線性的經濟背景是什麼？多重共線性的危害是什麼？為什麼會造成這些危害？ 在現實經濟運讓仿胡行中，許多經濟變數在隨時間的變化過程中往往存在共同的變化趨勢，使之產生多重共線性；使用截面數據建立回歸模型時，根據研究的具體問題選擇的解釋變數常常從經濟意義上存在著密切的關聯度；在建模過程中由於認識上的局限性造成便來那個選擇不當，從而引起變數之間的多重共線性；在模型中大量採用滯後變數也容易產生多重共線性。
多重共線性的危害有幾個方面：
一是在完全共線性下參數估計量不存在，理由是'1()XX-不存在；
二是近似共線性下OLS參數估計量非有效，理由是參數估計量的方差將可能變得很大；
三是參數估計量經濟意義不合理，如當2X和3X存在線性關系時，2X和3X前的參數並不能反映各自與被解釋變數之間的結構關系；四是變數的顯著性檢驗失去意義，因為無論是t檢驗還是F檢驗，都與參數估計量的方差有關；五是模型的預測功能失效。
檢驗多重共線性的方法思路：用統計上求相關系數的原理，如果變數之間的相關系數較大則認為它們之間存在多重共線性。
克服多重共線性的方法主要有：增加樣本觀測值，略去不重要的解釋變數，用被解釋變數的滯後值代替解釋變數的滯後值，利用參數之間的關系，利用解釋變數之間的關系，變換模型的形式，對數據進行中心化處理，修正Frisch法等。

問題八：回歸分析中出現的多重共線性問題是什麼，如何處理 對多重共線性的兩點認識:
①在實際中，多重共線性是一個程度問題而不是有無的問題，有意義的區分不在於有和無，而在於多重共線性的程度。②多重共線性是針對固定的解釋變數而言，是一種樣本的特徵，而非總體的特徵。
消除多重共線性的方法:
1.增加樣本容量
2.利用先驗信息改變
3.刪除不必要的解釋變數:參數的約束形式
4.其它方法:逐步回歸法，嶺回歸(ridge regression),主成分分析(principal ponents ).
這些方法spss都可以做的，你在數據分析的子菜單下可以找到相應的做法。
刪除不必要的方法的時候，最好使用一下逐步回歸法，這樣比較科學一點。
主成分分析的方法使用比較簡單科學，本人介意用該方法。

問題九：多重共線性違背什麼假定 （1）完全共線性下參數估計量不存在
（2）近似共線性下OLS估計量非有效
多重共線性使參數估計值的方差增大，1/(1-r2)為方差膨脹因子(Variance Inflation Factor, VIF)如果方差膨脹因子值越大，說明共線性越強。相反 因為，容許度是方差膨脹因子的倒數，所以，容許度越小，共線性越強。可以這樣記憶：容許度代表容許，也就是許可，如果，值越小，代表在數值上越不容許，就是越小，越不要。而共線性是一個負面指標，在分析中都是不希望它出現，將共線性和容許度聯系在一起，容許度越小，越不要，實際情況越不好，共線性這個「壞蛋」越強。進一步，方差膨脹因子因為是容許度倒數，所以反過來。
總之就是找容易記憶的方法。
（3）參數估計量經濟含義不合理
（4）變數的顯著性檢驗失去意義，可能將重要的解釋變數排除在模型之外
（5）模型的預測功能失效。變大的方差容易使區間預測的「區間」變大，使預測失去意義。
需要注意：即使出現較高程度的多重共線性，OLS估計量仍具有線性性等良好的統計性質。但是OLS法在統計推斷上無法給出真正有用的信息。

④ spss如何消除多重共線性

SPSS用逐步回歸分析可以消除多重共線性。

1、用被解釋變數對每一個所考慮的解釋變數做簡單回歸。並給解釋變數的重要性按可決系數大小排序。

2、以對被解釋變數貢獻最大的解釋變數所對應的回歸方程為基礎，按解釋變數重要性大小為順序逐個引入其餘的解釋變數。這個過程會出現3種情形。

（1）若新變數的引入改進了R平方，且回歸參數的t檢驗在統計上也是顯著的，則該變數在模型中予以保留。

（2）若新變數的引入未能改進R平方，且對其他回歸參數估計值的輪敬t檢驗也未帶來什麼影響，則認為該變數是多餘的，應該舍棄。

（3）若新變數的引入未能改進R平方，且顯著地影響了其他回歸參數估計值的符號與數值，同時本身的回歸參數也通不過t檢驗，這說明出現了嚴重的多重共線性，舍棄該變數。

(4)去中心化後仍然存在多重共線性擴展閱讀：

消除多重共線性的塌悄其他方法：

1、 直接合並解釋變數 

當模型中存在多重共線性時，在不失去實際意義的前提下，可以把有關的解釋變數直接合並，從而降低或消除多重共線性。

2 、利用已知信息合並解釋變數 

通過理論及對實際問題的深刻理解，對發生多重共線性的解釋變數引入附加條件從而減弱或消除多重共線性。

3、增加樣本容量或重新抽取樣本 

這種方法主要適用於那些由測量誤差而引起的多重共線性。當重新抽取樣本時，克服了測量誤差，自然也消除了多重共線性。另外，增加團桐渣樣本容量也可以減弱多重共線性的程度。