关于多重共线性的问题

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多重共线性检验中用到的相关系数表究竟是偏相关系数还是相关系数？为何表中检验出的相关性强的变量在逐步回归法后都保留了下来？

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关键词：多重共线性 多重共线 共线性 多重共线性检验 偏相关系数 相关性

peixinjian1 发表于 2014-11-3 16:29
多重共线性检验中用到的相关系数表究竟是偏相关系数还是相关系数？为何表中检验出的相关性强的变量在逐步回 ...

作用太强，把其他产量给挤掉了，建议手动回归

统计melon 发表于 2014-11-3 23:02
作用太强，把其他产量给挤掉了，建议手动回归

能稍微详细的解释一下么？

处理共线性，除了使用逐步回归剔除变量，还可以试着增大样本量，而且不能只看数学分析结果，要考虑实际意义，哪些很重要的变量被踢掉也是不合理的

祝贺人大 发表于 2014-11-3 23:09
处理共线性，除了使用逐步回归剔除变量，还可以试着增大样本量，而且不能只看数学分析结果，要考虑实际意义 ...

恩恩，这个我清楚。关键是许多问题样本扩容难度很大的，尤其经济问题。我其实就是不太理解相关性极强的变量为何在逐步回归法处理后反而可能没有被剔除，而是一些相关性不太强的变量被剔除了。这个想不通

逐步回归最后剩的变量，看的是个变量对于因变量的作用大小，一般来说作用大的且有意义的会被留下，作用小的且没有意义的会被剔除。留下还是被剔除，与各自变量的相关性并没有太大关系，只不过是当你拟合的模型觉得与实际不符合时，就需要进一步考虑共线性作用，才考虑自变量间的相关性。可能你说的那个相关性极强的变量对于因变量贡献极大，它进入模型内之后，其他的变量再进入模型都会显得作用小且没有意义，于是就被剔除了。

统计melon 发表于 2014-11-4 08:55
逐步回归最后剩的变量，看的是个变量对于因变量的作用大小，一般来说作用大的且有意义的会被留下，作用小的 ...

感谢您的解释。我清楚一些了。只不过有种逐步回归是为解决共线性问题而存在的方法到最后却失去了处理共线性问题能力的感觉。毕竟它忽视了相关性的强弱，反而关注了影响程度的大小~

peixinjian1 发表于 2014-11-4 11:21
感谢您的解释。我清楚一些了。只不过有种逐步回归是为解决共线性问题而存在的方法到最后却失去了处理共线 ...

回归模型的建模讲究“少而精”，即留下对因变量贡献，解释作用大的一些相互独立的自变量。逐步回归也不是为了解决共线性作用而存在的方法，它只是综合了向前和向后筛选的优点，建模不能单纯从数据角度来讲，很多还是要根据实际的情况来分析。逐步回归是克服了后退法中忽略变量间的一些共线性问题，但电脑毕竟不知道实际情况下哪个对因变量的实际意义更大，所以分析时先逐步筛选下，然后不合理了，看看变量间的共线性问题，看看交互作用问题，再根据实际情况进一步拟合新的模型。