probit模型做分组检验的时候，自变量被omitted，请问如何检验共线性并调整？

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解释变量：medic
被解释变量：fina_in
其余都是控制变量，加上了分组条件range==1

求各位指教，stata小白真的很无助


probit fina_in medic  marriage gender health age2 log_consump log_income feel debt r
> egion1 if range==1

note: medic != 1 predicts success perfectly;
      medic omitted and 2 obs not used.

Iteration 0:   log likelihood = -72.325726  
Iteration 1:   log likelihood = -48.287085  
Iteration 2:   log likelihood = -46.318378  
Iteration 3:   log likelihood =  -46.29401  
Iteration 4:   log likelihood = -46.294008  

Probit regression                                       Number of obs =    208
                                                        LR chi2(9)    =  52.06
                                                        Prob > chi2   = 0.0000
Log likelihood = -46.294008                             Pseudo R2     = 0.3599

------------------------------------------------------------------------------
     fina_in | Coefficient  Std. err.      z    P>|z|     [95% conf. interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       medic |          0  (omitted)
    marriage |  -.2463139   .5135524    -0.48   0.631    -1.252858    .7602303
      gender |   .6028933   .4013591     1.50   0.133     -.183756    1.389543
      health |  -.0863411   .2811394    -0.31   0.759    -.6373642    .4646819
        age2 |  -.0007842   .0001849    -4.24   0.000    -.0011466   -.0004218
log_consump |   .7042057   .2822844     2.49   0.013     .1509384    1.257473
  log_income |   .2613438   .2087203     1.25   0.211    -.1477405     .670428
        feel |   .1115044   .3658624     0.30   0.761    -.6055727    .8285815
        debt |  -.4699308   .3327588    -1.41   0.158    -1.122126    .1822644
     region1 |  -.1039042   .1656389    -0.63   0.530    -.4285505     .220742
       _cons |  -7.223404    3.49817    -2.06   0.039    -14.07969   -.3671171
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关键词：omitted Probit 共线性 TED Rob stata软件；stata；求助stata 运行出错

看一下到底和哪个变量共线，然后把另外那个变量去掉。

或者你看一下是不是在这个分组里 medic的取值都是一样的，这样也会omit，此时在option中加上asis

所有解释变量做下相关性，把跟核心解释变量相关性最大的变量剔除，看看结果再说。另外一些方法，增加或减少样本容量，变换核心解释变量或与之相关变量的数学形式，主成分分析，替换新的代理变量都可以。

模型写好，然后看解释变量与被解释变量中各个变量的计算方法，某个变量是否能由另一个变量转化而来，一般能精确根据一个变量计算另一个变量的值的话就是omitted。