stata能解决变量的多重共线性吗？

4楼正确。多重共线性程度问题,，即自变量之间不能有很强的相关性，当一个自变量与其他自变量相关时，其系数估计的标准误会增加（删除不必要的变量，会减小标准误，但在实际研究必须保留有意义的变量），系数的估计效率下降。线性回归中各自变量之间必然存在相关性，即肯定存在多重共线性，问题的关键在于多重共线性的程度如何，即通过膨胀度来测量。通过VIF命令实现

对的，有些很有意义的变量，不能删掉
但是他因为不随时间变化，就被直接drop掉了
这个，怎么解决呢？

我也遇到过这种问题，有两个变量的VIF值很大，超过40，不知道接下去该怎么办。
如果删除该变量应该是不对的，但是不处理直接进行回归肯定也不行。是不是用主成分分析处理呢？
请高手指点

novice07 发表于 2009-4-15 09:04
多重共线性是由于变量之间的线性关系引起，跟用什么软件估计一点关系都没有。多重共线性只有在小样本的时候 ...

你好，想问你一个问题。由于研究意义的需要，自变量中加入平方项x2后，vif的最大值为13，均值为3。同时，加入平方项x2后，自变量x的系数发生很大变化。如何解决加入平方项带来的多重共线性？

reg y x  x ,r
这样可以吗

{:3_60:}想知道vif只能用在两两之间吗，我在多元回归之后直接输入了vif指令，出来的表内数字都是什么意思呢？求大神解答

值得注意的是并不是所有多重共线性问题都要解决，如果回归系数依然显著，统计标准误不大，则不必担心多重共线性问题。（谢宇的《回归分析》上有说）
另外，引起多重共线性的变量是控制变量、虚拟变量，也不用担心。详细请参考：http://statisticalhorizons.com/multicollinearity