相关系数达到多少时会引发严重的多重共线性

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相关系数达到多少时会引发严重的多重共线性，或者有没有一个判断标准，请知道的大侠指点一下，万分感谢！

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关键词：多重共线性 相关系数 多重共线 共线性 万分感谢 皮尔逊相关系数 偏相关系数 pearson相关系数 相关系数检验 spearman相关系数 复相关系数 相关系数矩阵

这个不是很清楚

我的教材里几乎没讲，就说相对感觉大，相对感觉小……LZ，你还是以0.5为基准吧~只能这样了

相关系数，很熟悉的词，但是这个问题还真不了解。

同问，好像相关系数也有好几种啊，比如有个什么person相关就不懂。

变量间相关系数绝对值大于0.8或0.9，一般认为存在多重共线性的，也可以用方差膨胀VIF来衡量。

THANK U VERY MUCH

受教了
嗨
学艺不精啊

这个地方有解释http://wiki.pinggu.org/edition-view-6815-2.html，但说没有明确标准。
目前常用的多重共线性诊断方法有：
　　1.自变量的相关系数矩阵R诊断法：研究变量的两两相关分析，如果自变量间的二元相关系数值很大，则认为存在多重共线性。但无确定的标准判断相关系数的大小与共线性的关系。有时，相关系数值不大，也不能排除多重共线性的可能。
　　2.方差膨胀因子（the variance inflation factor，VIF)诊断法：方差膨胀因子表达式为：VIFi=1/（1-R2i)。其中Ri为自变量xi对其余自变量作回归分析的复相关系数。当VIFi很大时，表明自变量间存在多重共线性。该诊断方法也存在临界值不易确定的问题，在应用时须慎重。
　　3.容忍值（Tolerance，简记为Tol）法：容忍值实际上是VIF的倒数，即Tol＝1/VIF。其取值在0～1之间，Tol越接近1，说明自变量间的共线性越弱。在应用时一般先预先指定一个Tol值，容忍值小于指定值的变量不能进入方程，从而保证进入方程的变量的相关系数矩阵为非奇异阵，计算结果具有稳定性。但是，有的自变量即使通过了容忍性检验进入方程，仍可导致结果的不稳定。
　　4.多元决定系数值诊断法：假定多元回归模型p个自变量，其多元决定系数为R2y（X1，X2,…，Xp）。分别构成不含其中某个自变量（Xi,i=1,2,…，p）的p个回归模型，并应用最小二乘法准则拟合回归方程，求出它们各自的决定系数R2i（i=1,2,…，p）。如果其中最大的一个R2k与R2Y很接近，就表明该自变量在模型中对多元决定系数的影响不大，说明该变量对Y总变异的解释能力可由其他自变量代替。它很有可能是其他自变量的线性组合。因此，该自变量进入模型后就有可能引起多重共线性问题。该方法也存在临界值和主观判断问题。
　　5.条件数与特征分析法：在自变量的观测值构成的设计矩阵X中，求出变量相关系数R的特征值，如果某个特征值很小（如小于0．05 ），或所有特征值的倒数之和为自变量数目的5倍以上，表明自变量间存在多重共线性关系。利用主成分分析，如果X′X的特征值RK小于0．05时，RK所对应的主成分FK可近似为零，表明自变量间存在K个多重共线性关系。
　　除了上述方法外，还有回归系数方差分解法（RCVD法）以及Greene提出的matriods原理及诊断方法等，但这些方法比较复杂，在此不一一叙述


解决方法回目录

1：逐步回归法：剔除变量

2：岭回归方法：有偏估计

3：主成分分析：降维，提取信息

4：偏最小二乘回归法（pls）：原理与主成分方法相似

5.差分法

6.重新定义方程

我们计量老师说过有一个表，对于不同样本值，严重共线的相关系数值是不同的。。