Simone如何判断多重共线性
的有关信息介绍如下：
多重共线性(Multicollinearity)是指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。产生原因有三点：经济变量相关的共同趋势；②滞后变量的引入；③样本资料的限制。下面进行一个具体分析。
判别：①发现系数估计值的符号不对；
②某些重要的解释变量t值低，而R方不低；
③当一不太重要的解释变量被删除后，回归结果显著变化；
检测：①相关性分析，相关系数高于0.8，表明存在多重共线性；但相关系数低，并不能表示不存在多重共线性；
②vif检验；
③条件系数检验；
解决方法：
1、增加数据；
2、对模型施加某些约束条件；
3、删除一个或几个共线变量；
4、将模型适当变形；
5、主成分回归
