交互效应和多重共线性

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在做回归分析中，解释变量包括两个变量A和B，另外，还要考察他们的交互效应对被解释变量的影响，因此还加了个A*B的交互项。
问题是：A*B和A、B显然具有很强的共线性。
请问如何处理？
有篇论文上说，可以将A和B分别减均值。那请问是A和B减均值，其交互项还要减均值？还是只是原变量减均值，而交互项仍为A*B，或者是交互项变为A*B-（A*B）的均值，而A和B仍是以原来的进入模型？

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关键词：多重共线性 交互效应 多重共线 共线性 解释变量 回归分析 论文 模型 如何 影响

都要减去均值，重新生成新的变量
如果说自变量均为正态分布的话 那么这样做的效果就是变量间的相关系数为0
这恰好是我们希望看到的
当然如果不满足正态分布的话 这样做会使得预测值的方差较小 也是有很大好处的
呵呵

多谢啦
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还是不大明白啊？不是

夏未央 发表于 2010-1-9 13:23
都要减去均值，重新生成新的变量
如果说自变量均为正态分布的话 那么这样做的效果就是变量间的相关系数为0 ...

不太明白啊，减均值之后不是让原来的A、B系数有意义吗？怎么影响到变量间的相关系数呢，麻烦帮忙解答一下，谢谢啦

如果都减去均值后不显著了呢？