大部分变量存在多重共线性问题如何解决

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最近和同学在做关于农业方向的产量预测，由于专业原因没有用ARCGIS(应该是这个软件吧)的遥感数据，而是选取从业人员、耕地面积、农药使用等分析。但线性拟合变量存在共线性，逐步回归结果也不太好，在想是一开始数据变量选择上出了问题还是方法出了问题。

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关键词：多重共线性问题 多重共线性 多重共线 共线性 性问题

对解释变量进行主成分分析，再用主成分进行回归分析。

比如，根据相关系数解决，采取或考虑将一些相关的自变量从模型中剔除。有选择的确定模型中的自变量

1、农业产量直接对应土地面积，而土地面积都有大致类似水平的劳动力投入、种子化肥农药投入，所以从您的变量选择上看，部分变量共线是正常的。
2、您的变量不够，建议采集土地面积、土地级别、化肥投入、农药投入、种子投入、农机及燃油投入、灌溉设施投入、自雇劳动力人数、外雇劳动力人数、作物类型、耕种季节、土地补贴、作物补贴、产品收购价格、灾害分级等更多、更细化的数据，最好是连续几年的数据。
3、如果数据足够，可以用面板分析。如果没有多年多数，可以用最简单的广义线性回归，如果考察农业生产技术水平，可以用数据包络分析。

共线性不怕，关键是模型是否合理、是否有现实意义。

谢谢大家的指导，我再和同学去讨论一下！