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什么是多重共线性？如何处理多重共线性？
题目
什么是多重共线性？如何处理多重共线性？
相似考题
参考答案和解析
正确答案:
多重共线性，指回归方程中两个或两个以上的自变量彼此相关的现象，多见于时间序列。
处理方法为：剔除不重要变量、增加样本容量；回归系数的有偏估计等。
处理方法为：剔除不重要变量、增加样本容量；回归系数的有偏估计等。
更多“什么是多重共线性？如何处理多重共线性？”相关问题
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第1题：
多重共线性是总体的特征。（ ）答案：错解析： -
第2题：
A.序列的完全相关
B.序列不完全相关
C.完全多重共线性
D.不完全多重共线性答案：C解析： -
第3题：
多重共线性是总体的特征。
A对
B错
错
略 -
第4题：
什么叫多重共线性？
正确答案: 多重共线性是指回归分析中，统计总体的某个自变量与其它自变量的总体线性相关。 -
第5题：
多重共线性的实质是什么？为什么会出现多重共线性？
正确答案: 多重共线性包括完全的多重共线性和不完全的多重共线性。多重共线性实质上是样本数据问题，出现了解释变量系数矩阵的线性相关问题。
产生多重共线性的经济背景主要有以下几种情形：
第一，经济变量之间具有共同变化趋势。
第二，模型中包含滞后变量。
第三，利用截面数据建立模型也可能出现多重共线性。
第四，样本数据自身的原因。 -
第6题：
多重共线性
正确答案: 如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。 -
第7题：
什么是共线性？什么是多重共线性？
正确答案:共线性是指回归模型中的各个解释变量之间不存在线性关系。“多重共线性”一词常常用来表示解释变量之间具有较高的共线性程度,但又不是完全共线性的情形。 -
第8题：
多重共线性的典型表现是什么？判断是否存在多重共线性的方法有哪些？
正确答案: 多重共线性的典型表现是模型拟和较好，但偏回归系数几乎都无统计学意义；偏回归系数估计值不稳定，方差很大；偏回归系数估计值的符号可能与预期不符或与经验相悖，结果难以解释。
具体判断方法有：解释变量之间简单相关系数矩阵法；方差扩大因子法以及一些直观判断法和逐步回归的方法。 -
第9题：
何为多重共线性？多重共线性对资料分析有何影响？
正确答案: 1.多重共线性是指多元回归中自变量之间存在较强的线性关系，这种情况在实际中非常常见，比如研究高血压与年龄、吸烟年限、饮白酒年限等因素回归关系，这些自变量之间通常是相关的，如果相关程度很高，所得到的回归方程会很不可靠，可能会将很有统计学意义的自变量变得无统计学意义在多重线性回归分析中，当一个或n个自变量可以由另外的自变量线性表达时，称为该自变量与另外的自变量间存在有多重共线性（muti-co-lineanty）
2.如果自变量间共线性程度很高（相关系数接近1），使用最小二乘法建立的回归方程就有可能失效，偏回归系数的估计值容易失真且稳定性差（即计算结果并不是参数的估计值，且没有实际意义），补充“可引起的问题”见后
3.消除多重共线性的自变量
①剔除某个造成共线性的自变量
②将具有多重共线性的自变量合并成一个新的变量
③逐步回归方法遏制有较强相关关系的变量同时进入方程 -
第10题：
填空题处理多重共线性的方法主要有两大类：（）和（）。正确答案： 排除引起共线性的变量,差分法解析： 暂无解析 -
第11题：
问答题如何考察自变量之间是否存在多重共线性问题？如果存在多重共线性，会有怎样的不良后果？如何在尽量不降低模型解释能力的前提下消除多重共线性问题？正确答案： 多重共线性可从以下几个方面识别：
1）变量的重要性与专业不符
2）R2高，但各自变量对应的回归系数均不显著
3）方差膨胀因子（VIF）>10
4）回归系数的符号与专业知识不符
不良后果：
1）参数估计值的标准误差变得很大，从而t值变得很小
2）回归方程不稳定，增加或减少某几个观察值，估计值可以发生很大变化
3）t检验不准确，误将应保留在方程中的重要变量舍弃
4）估计值的客观符号与客观实际不一致
解决方法：当发现自变量存在严重的多重共线性时，可以通过剔除一些不重要的自变量、增大样本容量、对回归系数做有偏估计（如采用岭回归法、主成分法、偏最小二乘法等）等方法来克服多重共线性。解析： 暂无解析 -
第12题：
问答题什么叫多重共线性？正确答案： 多重共线性是指回归分析中，统计总体的某个自变量与其它自变量的总体线性相关。解析： 暂无解析 -
第13题：
下列判断正确的有（ ）A.在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量
B.多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善
C.虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测
D.如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性答案：A,B,C解析： -
第14题：
A.存在误差修正机制
B.不存在误差修正机制
C.存在多重共线性
D.不存在多重共线性答案：A解析：从表3-12得出，该误差修正模型的估计结果为：
上式估计结果表明，城镇居民月人均食物支出的变化不仅取决于人均年生活费收入的变化，还取决于上一期食物支出对均衡水平的偏离。误差系数ecmt-1的估计值为-0．6582，体现了对偏离的修正，上一期偏离越远，本期修正的量就越大，即系统存在误差修正机制。 -
第15题：
多重共线性的后果有哪些？对多重共线性的处理方法有哪些？
正确答案: 多重共线性的后果是：各个解释变量对被解释变量的影响很难精确鉴别；系数估计量的方差很大，显著性检验无效；参数估计量对于增减少量观测值或删除一个不显著的解释变量可能比较敏感。 -
第16题：
完全的多重共线性
正确答案: 解释变量的数据矩阵中，至少有一个列向量可以用其余的列向量线性表示。 -
第17题：
由于多重共线性不会影响到随机干扰项的方差，因此如果分析的目的仅仅是预测，则多重共线性是无害的。
正确答案:错误 -
第18题：
关于多重共线性，判断错误的有（）。
- A、解释变量两两不相关，则不存在多重共线性
- B、所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的
- C、有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义
- D、存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析
正确答案:A,B,C -
第19题：
克服多重共线性的方法？
正确答案: 1.第一类方法：排除引起共线性的变量；
2.第二类方法：差分法；
3.第三类方法：减小参数估计量的方差。 -
第20题：
如何判断和处理多重共线性？
正确答案:如果自变量之间存在较强的相关，则存在多重共线性。可以通过分析自变量之间的相关系数、计算方差膨胀因子和容忍度等指标判断是否存在多重共线性。如果自变量间存在多重共线性，最简单的处理办法是删除变量，即在相关性较强的变量中删除测量误差大的、缺失数据多的、从专业上看意义不是很重要的或者在其他方面不太满意的变量。其次，也可采用主成分回归方法。 -
第21题：
问答题什么是多重共线性？如何处理多重共线性？正确答案： 多重共线性，指回归方程中两个或两个以上的自变量彼此相关的现象，多见于时间序列。
处理方法为：剔除不重要变量、增加样本容量；回归系数的有偏估计等。解析： 暂无解析 -
第22题：
问答题如何判断和处理多重共线性？正确答案： 如果自变量之间存在较强的相关，则存在多重共线性。可以通过分析自变量之间的相关系数、计算方差膨胀因子和容忍度等指标判断是否存在多重共线性。如果自变量间存在多重共线性，最简单的处理办法是删除变量，即在相关性较强的变量中删除测量误差大的、缺失数据多的、从专业上看意义不是很重要的或者在其他方面不太满意的变量。其次，也可采用主成分回归方法。解析： 暂无解析 -
第23题：
问答题多重共线性的处理方法有哪些？正确答案：
多重共线性的处理有以下几种处理方法:
(1)将一个或多个相关的自变量从模型中剔除,使保留的自变量尽可能不相关。
(2)如果要在模型中保留所有的自变量,那就应该:①避免根据t统计量对单个参数β进行检验;②对因变量y值的推断(估计或预测)限定在自变量样本值的范围内。解析： 暂无解析