stata做多重共线性

不一定,首先变量提示由于共线性被剔除有两种原因,一种是正常的,不用管,一种是不正常的,需要处理,不过总的来说无论你是否处理,它都不会进入回归（stata会自动忽略）,要处理的都是你的模型假设.正常的,

同学给你发了噢,应该符合你的要求.formycy

楼上有误.遗漏变量会引起估计系数大小有偏,而自相关和异方差只会带来统计量（T值）有偏,也就是影响显著性,系数是无偏的.再来解释你的问题.遗漏变量是指,你遗漏的变量既与自变量有关,又与因变量有关.比如你

我可能不是很明白楼主的问题...多重共线性和楼主的问题貌似是两个方面...多重共线性在计量中是一种问题...会引起回归方程的谬误楼主应该说的是相关性吧...个人认为处理方法:回归方程的系数不符合先验性

你好多重共线性的问题是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确.最常用的解决方法就是逐步回归.就是你做的踢出变量了.你把所有变量加回去他们相关程度

你所需要掌握的是矩阵形式实际上是方程组形式的另一种表达.如果不与单位向量无关,那么对应的方程组,实际上是无法解出K+1个待估参数的.

回归,是必须的,否则就没有差分的必要.再问：其实差分法或者逐步回归法都能一步解决多重共线性？现在好迷惘啊。被人质疑，他说如果差分不行的话就直接用逐步回归法，不要差分后再做逐步回归法。再答：从实际上：“

在group窗口中,点击view-correlation,会得到相关系数矩阵,一般来说,大于0.8或0.9即有严重的多重共线性,需调整,一般是用逐步回归法剔除一些变量.当然,临界值不是固定的,你可以调

交叉项反应了两个变量共同对被解释变量是否有显著影响,在设定的时候应尽量避免多重共线性的问题,如果明知有多重共线性还要强行设定交叉项就可能不能估计,就没有意义了

F检验又叫方差齐性检验.从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验

判别：修正：逐步回归法（1）用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归.按可决系数大小给解释变量重要性排序.（2）以可决系数最大的回归方程为基础,按解释变量重要性大小为顺序逐个引入其余的解释变量.

恩,数据发过来吧我经常帮别人做这类的数据分析

1.错,完全多重共线性破坏CLRM的基本假设,OLS不存在2.错,可以估计多个偏回归系数的显著性3.错,有可能存在4.对5.错,前提是多重共线性在未来仍然存在

我晕,白写了啊,刚才不小心改掉了.首先说觉得你这个方程回归的不好,R系数太小,显著性不好.F值应该大于该自由度下查表的值才行,所有的t值大于查表得到的值,这样从方程到参量全部显著.不过受制于原始数据,

在SPSS中有专门的选项的.例如在回归分析中,线性回归-统计量-有共线性诊断.多重共线性：自变量间存在近似的线性关系,即某个自变量能近似的用其他自变量的线性函数来描述.多重共线性的后果：整个回归方程的

后面加,sig如pwcorrxyz,sig注意逗号

你是说看“多元线性回归方程”吗?另外的答题者说的是多重共线性怎么看……方程应该是y=0.025X1+0.0181818X2+0.0454545X3-1.522727

看你理论上怎么解释如果这个变量需要留着那你就可以不用理共线性如果无关紧要的话一方面需要考虑模型设置的合理性问题,另一方面需要运用计量软件进行校正调试再问：谢谢您的回答。我想研究的是X1对X2的回归系数

额.回归命令regyx1x2x3等等,就是reg后跟因变量然后加上若干解释变量回归分析就是看解释变量回归的系数是否显著看一看基本的计量课本就行再问：http://zhidao.baidu.com/qu

选项中选择VIF就可以啦