多重共線性問題的幾種解決方法-資料下載頁
2025-06-07 18:28本頁面
【正文】 號(hào)而非負(fù)號(hào)，依照第2條判別標(biāo)準(zhǔn)，解釋變量L不必保留在模型中。③舍去變量L ，加入變量P0 ，使R2 ，R2 值改進(jìn)較大。、均顯著（這三個(gè)回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)值絕對(duì)值均大于），從經(jīng)濟(jì)意義上看也是合理的（服裝支出C與Y,P0之間呈正相關(guān)，而與服裝價(jià)格Pc之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系）。根據(jù)判別標(biāo)準(zhǔn)第1條，可以認(rèn)為Pc、P0皆為“有利變量”，給予保留。④最后再引入變量L ，此時(shí)R2 ＝（或幾乎沒有增加），新引入變量對(duì)其他三個(gè)解釋變量的參數(shù)系數(shù)也沒有產(chǎn)生多大影響，可以確定L 是多余變量，根據(jù)判別標(biāo)準(zhǔn)第2條，解釋變量L 不必保留在模型中。因此我們得到如下結(jié)論：回歸模型為最優(yōu)模型。通過以上案例的分析，我們從理論和實(shí)際問題兩方面具體了解了逐步回歸分析是如何對(duì)多重共線性問題進(jìn)行處理的。事實(shí)上，一般統(tǒng)計(jì)軟件如SPSS，在回歸模型的窗口中都會(huì)提供變量逐步進(jìn)入的選項(xiàng)，勾選后實(shí)際上就是選擇了運(yùn)用逐步回歸的思想來構(gòu)建回歸模型。運(yùn)用SPSS軟件不需要我們懂得其背后的運(yùn)行規(guī)律，然而作為分析師，了解并理解模型背后的理論知識(shí)，將更有助于我們理解模型、解釋結(jié)論背后的內(nèi)在含義，從而達(dá)到更好地分析問題的目的。
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