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不完全多重共线性的后果是什么?
如题所述
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推荐答案 2022-10-20
利用OLS法估计存在
异方差性
的模型会产生如下后果:
(1)严重的
多重共线性
会使模型的估计结果对数据的微小变化非常敏感,可能出现参数的估计值具有不合理的大小,甚至“错误的”符号,使回归结果不能通过经济意义检验。
(2)变量的
显著性检验
可能产生误导,使对被解释变量具有显著影响的变量无法通过显著性检验。
(3)可能使得对被解释变量进行预测的精度下降。
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多重共线性
介绍
答:
如果解释变量之间存在完全的多重共线性,
那么无法估计模型参数,参数估计的方差将为无穷大,这将使回归模型的普通最小二乘法估计完全失效
;对于不完全多重共线性可能产生的后果主要有:①各个解释变量对被解释变量的影响很难精确鉴别;②模型回归参数估计量的方差会很大,这将使得进行显著性检验时认为回归参数...
多重共线性的后果
及纠正措施
是什么?
答:
1、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
。2、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。3、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...
多重共线性的
影响
是什么
答:
多重共线性会使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
。具体影响如下:
1、参数估计量经济含义不合理
;2、
变量的显著性检验失去意义
,可能将重要的解释变量排除在模型之外;3、
模型的预测功能失效
。变大的方差容易使区间预测的“区间”变大,使预测失...
多重共线性
会给回归分析带来
什么
影响
答:
多重共线性就是说自变量间存在某种函数关系,
会造成分析误差,使其对自变量效应的分析不准确
。如果你的两个自变量间(X1和X2)存在函数关系,那么X1改变一个单位时,X2也会相应地改变,此时你无法做到固定其他条件,单独考查X1对因变量Y的作用,你所观察到的X1的效应总是混杂了X2的作用,这就造成了...
若通过检验发现多元线性回归模型存在
多重共线性
,则应用模型会带来的后...
答:
多重共线性
产生
的后果
主要有:①多重共线性使得参数估计值不稳定,并对于样本非常敏感;②使得参数估计值的方差增大;③由于参数估计值的方差增大,会导致参数估计置信区间增大,从而降低预测精度;④严重的多重共线性发生时,模型的检验容易做出错误的判断。例如,参数估计方差增大,导致对于参数进行显著性t...
模型诊断——
多重共线性
答:
样本资料的限制 过度决定的模型 模型设置问题 多少都
有多重共线性的
情况,
完全多重共线性
和完全没有多重共线性在实际中都不常见,我们往往讨论的
是多重共线性的
程度 完全共线性下参数估计量不存在 近似共线性下OLS估计量依然满足BLUE性质 但是,会招致以下
后果
:(1)OLS估计量的方差变大. ...
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