求助：在回归分析中，怎样处理多重共线性？

评判结果可以由R2、MSE考察.
MSE_1= 0.60349; MSE_2=0.96150;
R2_1= .9981  ;      R2_2= .9969;
从两个指标看，逐步回归法VS.主成分回归，更胜一筹.

1、保留重要解释变量，去掉次要或可替代解释变量

2、利用先验信息改变参数约束形式

3、变换模型形式

4、综合使用时序数据和截面数据

5、逐步回归

6、增加样本容量

7、主成份回归
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上述这些，能否对前几条做些稍微详细的注解吗，我不明白，请指教.

It's also important to check if there is any influential observations. The Influ obs. sometime reduce the VIF, but in other time, increase the VIF.
You have to remove the influential observations. You can use RStudent, Cook's Distance, Leverage, etc. for diagnostics)

xiexie
10# 张扬扬

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