多重共线性的诊断

2024-07-16 16:52| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录 1. 多重共线性2. SPSS操作3. 结果解读3.1. 维(Dimension)3.2. 条件指标(Condition Index)3.3. 删除冗余变量后的结果4. 共线性的处理方法5. 参考

我们通常在线性回归或者多元方差分析中听过这个词, 它通常指的是当回归模型中的自变量相关太高时，它们将无法独立预测因变量的值。换句话说，他们解释了因变量中的某些相同方差，从而降低了其统计显着性。

本篇文章主要介绍了诊断多重共线性的方法以及当出现多重共线性时如何处理。

多重共线性 SPSS操作结果解读维(Dimension) 多重共线性

当两个自变量之间存在高度相关性时，其中一个变量的存在可能导致另一个变量的回归系数的显著性急剧升高，但这并不代表这个变量对因变量没有预测作用, 共线性成为回归分析中的一个问题。在回归模型中，方差膨胀因子(VIF)提供共线性度的量度，如果VIF

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