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eviews多重共线性处理的问题。
如题所述
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推荐答案 2020-04-10
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仍然高
还是存在多重共线性的问题
或者你可以尝试下
差分法
岭回归法
也许可以解决~~~
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其他回答
第1个回答 2020-03-30
多重共线性检验,最好的软件是spss,它会自动给出全部共线性检验指标,如图:
后一个是最主要的vif(方差膨胀因子)检验,它大于5,有共线。大于10,共线严重。
这个表给出了更多的共线性检验方法,比如第3列条件索引(其实是条件指数),它大于10共线,大于30严重共线。
相似回答
eviews中
消除
多重共线性的
原因
答:
要了解产生多重共线性的原因,
判断是:数据样本问题,还是变量设计问题,或者是模型设计问题等等
。根据产生共线性的原因来采取针对性的措施:1、由于数据样本问题则获取额外的数据或新的样本。2、若是变量问题则从模型中删除不必要的变量或变量变换等。3、若是模型设计问题则要改变模型形式。
eviews多重共线性处理的问题
。
答:
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仍然高 还是存在多重共线性的问题 或者你可以尝试下
差分法 岭回归法
也许可以解决~~~...
eviews中
如何进行
多重共线性
检验?
答:
所谓多重共线性(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
。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...
逐步回归法修正
多重共线性
,
Eviews
如何实现
答:
X2、X3的简单相关系数。在工作窗口中定义这两个序列,然后单击鼠标右键,选择Open—as Group。4、再在显示的组工作窗口中点击
View
—Covariance Analysis。5、在弹出的Covariance Analysis框中勾选Correlation,按OK。6、三个变量之间两两之间的相关系数很大,相关程度也较高,因次存在着
多重共线性
。
eviews
逐步回归消除
多重共线性
怎么看有没有通过t检验
答:
1、用
eviews
计算,看各参数的T检验及F检验是否通过,F检验通过,有两个以上T检验不通过,就有很大的是
多重共线性
了。2、看模型中所用的变量之间会不会明显相关,就像,货币供应量和工资之类的,可以尝试直接联立两个变量的方差,看变量间的R平方是不是很接近1,越接近1,说明多重共线性越明显。
eviews
如何进行
多重共线性
分析
答:
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,你可以调低或调高。
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