自变量之间存在较强的相关关系如何处理？

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尊敬的诸位网友，

现在我需要使用三个自变量（温度、降水、海拔）去描述对因变量（植物的种群数量）的影响。

但是温度和降水之间呈现出强的相关关系，相关系数高达0.90，温度与海拔亦存在很高的相关系数，高达0.95，请问这个时候，三个自变量都要保留吗？

我试图删除一些变量，但是发现删除后的AIC会明显变大。

请多多赐教。谢谢！

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关键词：相关关系 自变量 相关系数 AIC 因变量 自变量 如何

不知道你是用的哪一种分析方法进行分析，不同的方法对相关性有不同的要求。

拿glm举例子，当温度、降水、海拔都放入模型的话，的确会出现共线性问题，但只要把线性相关项剔除出模型就好。但不用将他们从数据集中删除。

AIC变大还是能够理解的，毕竟那些剔除出模型的变量还是能够描述某些特点的。

解决方法无非是：添加其它变量，更换模型（比如GLMM）。

非常感谢！但是使用GLMM（广义线性混合模型），随机项选用什么变量？
如何去除共线性效果？
因为物种的发生随着自变量有对称或者非对称效果，所以不好用GLM，我使用了广义可加模型。