数据中心化为什么能够消除多重共线性？

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一个论文中看到，多元回归中，2个自变量出现多重共线性，作者用数据中心化就说可以消除多重共线性？请问原理是什么？ 新手求指导。

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关键词：多重共线性 数据中心 多重共线 共线性 中心化 自变量 论文

什么论文啊？这种谬误也能出现。

ereree 发表于 2013-10-7 11:05
什么论文啊？这种谬误也能出现。

一篇JA的论文。应该还是很权威。可能我的表述没清楚。另外我看教程有的地方讲如果解决多重共线性问题时候，也有提到通过“数据中心化”来达到的。但是为什么呢？原理是什么？

原文是
为了减少连续变量“经验/理性导向理解过程”（此变量在此研究中是自变量）与其他自变量“图片类型”间交互影响产生的多重共线性，自变量在回归中都进行了均值中心化处理。

“Because individual difference is a continuous variable, the hypotheses tests used multiple regression analyses. To reduce problems with multicollinearity among the continuous variable (experiential–rational processing) and its interaction term with the other variable (picture type), the independent variables were mean centered for the regressions.”

应该是对数化结果会有助于消除多重共线性吧

jwbxmu 发表于 2013-10-9 00:48
应该是对数化结果会有助于消除多重共线性吧

为什么呢，就是想知道为啥数据均值中心化，能消除多重共线性？

从相关系数的公式可以看出，变量各自标准化后的两两相关系数是跟原始的一样。
怎么可能消除共线性呢。

我英文不太好，不一定对喔。
我对英文原文的理解是：
消除共线性是对原始变量进行"experiential–rational processing”处理（对数化/指数化处理）；
变量的交互关系是用中心化出来。

应该不是你理解的“用数据中心化就说可以消除多重共线性”

sunkist123 发表于 2013-10-9 13:20
我英文不太好，不一定对喔。
我对英文原文的理解是：
消除共线性是对原始变量进行"experiential–rationa ...

experiential–rational processing是广告心理学感念，是“经验导向/或者理性导向的信息处理”的意思。

sunkist123 发表于 2013-10-9 13:12
从相关系数的公式可以看出，变量各自标准化后的两两相关系数是跟原始的一样。
怎么可能消除共线性呢。

对呀，我把把变量各自均值中心化后，两两关系一样。我也觉得这个地方有点不妥。

foxeet 发表于 2013-10-9 21:49
对呀，我把把变量各自均值中心化后，两两关系一样。我也觉得这个地方有点不妥。

不好意思，我对论文的前后文不了解，本身英文不太好。说错了“experiential–rational processing“的意思。

我相信作者应该不会写错的，可能我们前后文还没搞懂导致的。