回归分析中多重共线性的诊断与处理

回归分析中多重共线性的诊断与处理

论文摘要

在进行回归分析时,经常会遇到回归模型的自变量之间存在着相关关系,这就是多重共线性.当模型存在多重共线性问题,这时用最小二乘法估计参数时得到的模型精度降低,从而模型的稳定性遭到破坏.因此,解决多重共线性是非常必要的.论述了线性回归模型中的多重共线性问题,探讨了多重共线性的诊断方法,然后给出了处理多重共线性的解决办法,并针对岭回归法和主成分回归法结合实例进行说明.

论文目录

  • 1 基础知识
  •   1.1 多元线性回归模型
  •   1.2 多重共线性
  • 2 多重共线性的诊断
  •   2.1 方差扩大因子法
  •   2.2 特征根判别法
  • 3 多重共线性的处理
  •   3.1 剔除一些不重要的解释变量
  •   3.2 增大样本量
  •   3.3 岭回归
  •   3.4 主成分回归
  • 4 实例分析
  •   4.1 岭回归分析法
  •   4.2 主成分回归法
  • 5 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 魏红燕

    关键词: 线性回归模型,多重共线性,岭回归,主成分回归

    来源: 周口师范学院学报 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学

    专业: 数学

    单位: 周口师范学院数学与统计学院

    基金: 周口师范学院青年科研基金项目(No.ZKNUB3201807)

    分类号: O212.1

    DOI: 10.13450/j.cnki.jzknu.2019.02.003

    页码: 11-15

    总页数: 5

    文件大小: 180K

    下载量: 1020

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