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当存在严重的多重共线性时,普通最小二乘法估计往往会低估参数估计量的方差? 请判断对错
求大神指点
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第1个回答 2021-06-23
错,通常会高估了参数估计量的方差和
标准差
。
第2个回答 2015-01-07
对,考虑膨胀因子
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多重共线性
产生的原因?
答:
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
多重共线性
的影响有: 1.完全共线性下
参数估计量
不
存在
2
.近似共线性下OLS估计量非有效. 多重共线性使参数估计值
的方差
增大,1/(1-r2)为方差膨胀因子(Variance Inflation Factor, VIF) 3.参数估计量经济含义不合理 4.变量的显著性检验失去意义,可能...
相关系数检验(皮尔森相关系数)
答:
二、多重共线性诊断1.经验法经验法就是通过宏观经验进行简单的判断,模型的R方比较高,但是变量不显著(回归中的t检验),或者模型结果不合理,这可能
存在多重共线性,
即如果R方较高,一般情况下方程整体会显著(即通过F检验),但t检验表明,没有或很少有斜率系数是显著不为0的。2.相关系数检验法对于模型中任意两个不同...
什么事
多重共线性
答:
多重共线性
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。一般来说,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。完全共线性的情况并不多见,一般出现的是在一定程度上的共线性,即近似共线性 产生原因 1、经济...
OLS正交性和
多重共线性
之间
存在
着怎样的联系?
答:
OLS(
最小二乘法
)是一种常用的线性回归分析方法,它通过最小化误差平方和来估计未知参数。在实际应用中,我们经常会遇到正交性和
多重共线性
这两个问题。它们之间存在着密切的联系。正交性是指两个向量之间的夹角为90度,即它们互相垂直。在OLS中,正交性主要出现在自变量之间。如果自变量之间存在完全的...
什么是
多重共线性
现象?如何处理它?
答:
多重共线性是普遍存在的,轻微的多重共线性问题可以不采取措施。
严重的多重共线性
问题,一般可根据经验或通过回归结果发现。如影响符号,重要的解释变量值很低。要根据不同情况采取必要措施。如果模型仅仅用于预测,则只要拟合程度好,可不处理多重共线性问题,存在多重共线性的模型用于预测
时,往往
不影响...
讲讲
共线性
问题
答:
则利用
最小二乘法
可得
参数的估计
值为: 该求解公式唯一的条件是矩阵X是列满秩的,不然会有无穷多解: 当各变量之间
存在共线性
问题,即各变量之间存在部分线性相关时,例如: 易知此时X近乎是不满秩的(实际情况很难完全共线性),X^TX近乎是奇异的,X的最小奇异值会非常小,那它的影响到底有多大呢?我们先从 矩阵计算...
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严重多重共线性的后果
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如何判断多重共线性
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完全共线性和不完全共线性
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