当回归方程中存在多重共线性问题时,可以通过剔除变量消除这种共线性。
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举一反三
- 多重线性回归分析中的共线性是？
- 多重线性回归分析中,对回归方程作方差分析,检验统计量F值反映的是 A: 回归方程的拟合优度 B: 自变量之间是否存在共线性 C: 自变量与因变量间存在的线性回归关系是否较强 D: 部分自变量与因变量间是否存在线性回归关系 E: 所有自变量与因变量间是否存在线性回归关系
- 多元线性回归分析,对回归方程作方差分析,检验统计量F值反映的是: A: 所有自变量与应变量间是否存在线性回归关系 B: 部分自变量与应变量间是否存在线性回归关系 C: 自变量与应变量间存在的线性回归关系是否较强 D: 自变量之间是否存在共线 E: 回归方程的拟合优度
- 线性回归用于研究因变量与自变量之间的()。 A: 因果关系 B: 共线性 C: 线性依存关系 D: 交互作用
- 一个回归模型存在多重共线问题。在不损失过多信息的情况下，你该怎么做：（） A: 移除共线的两个变量 B: 移除相关变量可能会导致信息的丢失，为了保留这些变量，我们可以使用岭回归(ridge)或lasso等回归方法对模型进行惩罚 C: 移除共线的两个变量其中一个 D: 我们可以计算方差膨胀因子（varianceinflationfactor)来检查存在的多重共线性并采取相应的措施