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模型如图:
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想检验一下是否存在多重共线性,应该把模型里每一项都做相关分析吗?交互项也需要放吗?哑变量呢?
得到相关系数表之后应该怎么判断是否存在多重共线性?
统计学没学好= =,求指教。。

精彩回答:

一种是给出各变量的相关系数;还有一种是方差膨胀因子(VIF)检验。

追问:相关系数矩阵我会,方差膨胀因子(VIF)检验怎么弄呢?
得到相关系数矩阵后,相关系数怎么样才能得到我的模型可以用的结论呢?
是每个变量都要看相关系数还是交互项就不用了?

追答:交互项放进方程时,需要中心化处理,一般是用变量实际值减去均值后相乘,再放进方程,避免多重共线性。

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精彩回答2:多重共线性的检验方法比较多也是可以分成几个层次来检验:一种是初步判断:如果回归完以后拟合优度和F统计量很大,而与此同时模型中应当显著的变量不显著或是没有一个变量是显著的,甚至参数估计量的正负号发生了改变,可以初步判定会存在多重共线性;二、进一步可以用逐步回归法,方差膨胀因子VIF来检验,一般情况下VIF大于5就表明存在较为严重的多重共线性,利用条件数来判断(STATA命令:coldiag2+自变量)如果条件数小于30,表明不存在共线性,在30到100之间表明存在一定程度的多重共线性,但不会对模型的回归与解释产生影响,如果高于100则表明存在严重的多重共线性。

问:如何用STATA解决多重共线性的问题?

答:

先用vif命令检测是否存在多重共线性
接着使用pca命令来做主成分分析找出主成分
或者用stepwise命令来进行逐步回归

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