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文档简介

一,多重共线性的概念二,多重共线性的后果三,多重共线性的检验四,克服多重共线性的方法五,例六,偏回归和多重共线性,4.3多重共线性多重共线性,一,多重共线性的概念一,多重共线性,如果两个或两个以上解释变量之间存在相关性,则称之为多重共线性。(1)与经济变量相关的共同趋势(2)滞后变量的引入(3)样本数据的限制。复共线性的后果复共线性共识,1。在完全共线性下,参数估计不存在。如果存在完全共线性,(XX)-1不存在,并且不能获得参数估计量。2。OLS估计在近似共线性下是无效的,OLS参数估计可以在近似共线性下得到,但参数估计的方差表示为(XX)-1主对角线元素由于| x x | 0而变大,这增加了参数估计的方差,OLS参数估计是无效的。以二元线性模型y=1X12X2为例:它只是X1和X2的线性相关系数的平方r2,因为r21,1/(1-R2) 1。多重共线性增加了参数估计的方差,1/(1-r2)是方差扩展因子(VIF)。当它完全共线时,r2=0,当它近似共线时,R2=0

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