stata t值太大 共线性

同学给你发了噢,应该符合你的要求.formycy

共线性的话,采用岭回归或者主成份回归来做可以避免,亦或者用逐步回归也成.

楼上有误.遗漏变量会引起估计系数大小有偏,而自相关和异方差只会带来统计量（T值）有偏,也就是影响显著性,系数是无偏的.再来解释你的问题.遗漏变量是指,你遗漏的变量既与自变量有关,又与因变量有关.比如你

2个向量一定共面简单说,向量共面,则向量所在直线工面3个向量共面则a=mb+nc即把bc作为一组基底,a可以用mb+nc表示.那么a,b,c共面多个向量同理

输出信号的幅值Vo等于输入信号的幅值Vi与由运算放大器搭成的放大电路的电压增益a的乘积,即Vo=Vi*A,但是Vo要受到放大电路的最大输出幅度限制,放大电路的最大输出幅度由电源电压和运算放大器的最小失

我可能不是很明白楼主的问题...多重共线性和楼主的问题貌似是两个方面...多重共线性在计量中是一种问题...会引起回归方程的谬误楼主应该说的是相关性吧...个人认为处理方法:回归方程的系数不符合先验性

你好多重共线性的问题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.最常用的解决方法就是逐步回归.就是你做的踢出变量了.你把所有变量加回去他们相关程度

你说的共线性是高度共线还是有点高度共线只能用岭回归啊,主成分回归啊sem啊.很多方法解决啊再问：VIF=16再答：高度共线性了，改方法吧，不能直接回归再问：ֻ��һ���ع�ϵ��ĸ߶ȹ�������

说明变量没有意义哦,你可以选几个变量纳入进去分析试试再问：先做“要因分析”，然后以分析出的“要因1,2,3，4”为变量进行回归分析。结果，“要因1”sig为零，“要因2,3，4”sig值却都严重偏大！

你所需要掌握的是矩阵形式实际上是方程组形式的另一种表达.如果不与单位向量无关,那么对应的方程组,实际上是无法解出K+1个待估参数的.

消除多重共线性的方法：1.逐步回归,2.主成分回归,3.岭回归~

回归,是必须的,否则就没有差分的必要.再问：其实差分法或者逐步回归法都能一步解决多重共线性？现在好迷惘啊。被人质疑，他说如果差分不行的话就直接用逐步回归法，不要差分后再做逐步回归法。再答：从实际上：“

在group窗口中,点击view-correlation,会得到相关系数矩阵,一般来说,大于0.8或0.9即有严重的多重共线性,需调整,一般是用逐步回归法剔除一些变量.当然,临界值不是固定的,你可以调

交叉项反应了两个变量共同对被解释变量是否有显著影响,在设定的时候应尽量避免多重共线性的问题,如果明知有多重共线性还要强行设定交叉项就可能不能估计,就没有意义了

判别：修正：逐步回归法（1）用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归.按可决系数大小给解释变量重要性排序.（2）以可决系数最大的回归方程为基础,按解释变量重要性大小为顺序逐个引入其余的解释变量.

1.错,完全多重共线性破坏CLRM的基本假设,OLS不存在2.错,可以估计多个偏回归系数的显著性3.错,有可能存在4.对5.错,前提是多重共线性在未来仍然存在

在SPSS中有专门的选项的.例如在回归分析中,线性回归-统计量-有共线性诊断.多重共线性：自变量间存在近似的线性关系,即某个自变量能近似的用其他自变量的线性函数来描述.多重共线性的后果：整个回归方程的

后面加,sig如pwcorrxyz,sig注意逗号

看你理论上怎么解释如果这个变量需要留着那你就可以不用理共线性如果无关紧要的话一方面需要考虑模型设置的合理性问题,另一方面需要运用计量软件进行校正调试再问：谢谢您的回答。我想研究的是X1对X2的回归系数

选项中选择VIF就可以啦