[求助]关于回归分析中的相关系数

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请教：有什麽方法来检验多重线性问题？还有，因变量和解释变量在单独做相关分析时是“负相关”而到了方程中“回归系数就变成正”的了，请问这是什么原因？

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关键词：回归分析 相关系数 是什么原因 解释变量 相关分析 回归分析 相关系数 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

检验多重线性的方法有:

1.拟合程度较高而显著的t值较少,是存在多重共线性的最显著特征.

2.回归元之间有高度的两两相关.即两个回归元之间的相关系数都相当高.

3.检查偏相关系数.偏相关系数越高说明存在着多重共线性.

4.辅助回归法,用一个变量对其他变量作回归,如果F值较高,则说明存在着多重共线性.

5.容许度与方差膨胀因子,若VIF>10时,VIF=1\1-辅助回归拟合优度.说明变量之间存在着多重共线性.

至于因变量和解释变量在单独做相关分析时是“负相关”而到了方程中“回归系数就变成正”的了，请问这是什么原因？

个人认为有两种可能性:一是做相关分析时变量之间存在着"负相关",但不能通过所设定的计量模型来描述变量之间的关系,也即是说模型设定错误.二是模型中有无关变量,无关变量使模型的解释能力降低,还会使得其他变量的解释失效.

在EXCEL 中可以用 函数直接计算出来，下班后演示给你看。

因变量和解释变量在单独做相关分析时是“负相关”而到了方程中“回归系数就变成正”的了，请问这是什么原因？

一种可能性就是共线性