当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时,则称回归模型中存在多重共线性。但通过某种检验,发现解释变量中存在严重的多重共线性时,我们要设法消除这种共线性,消除方法包括:剔除一些不重要的解释变量;增加样本容量;回归系数的有偏估计等.什么是多重共线性?如何处理多重共线性?
[问答题]什么是多重共线性?多重共线性的判别方法主要有哪些?
[问答题] 何为多重共线性?多重共线性对资料分析有何影响?
[问答题] 多重共线性的后果有哪些?对多重共线性的处理方法有哪些?
[问答题]解释多重共线性的含义。
答:多重共线性的来源,通常是多个变量受到某种相同因素的影响,而存在共同的变化趋势。当模型中存在自变量的滞后项时也容易引起多重共线性。多重共线性的来源有哪些?
[主观题]多重共线性是总体的特征。
[主观题]多重共线性检验的任务是?
[试题]检验多重共线性的方法有()。A.等级相关系数法B.戈德菲尔德—匡特检验法C.工具变量法D.判定系数检验法E.差分法F.逐步回归法