多重共线性解决方法主要有 ( )
A: 保留重要的解释变量,去掉次要的或可替代的解释变量
B: 岭回归法
C: 主成分回归法
D: 偏最小二乘法
E: 逐步回归法以及增加样本容量
A: 保留重要的解释变量,去掉次要的或可替代的解释变量
B: 岭回归法
C: 主成分回归法
D: 偏最小二乘法
E: 逐步回归法以及增加样本容量
举一反三
- 多重共线性解决方法主要有（）。 A: A保留重要的解释变量，去掉次要的或可替代的解释变量 B: B利用先验信息改变参数的约束形式 C: C变换模型的形式 D: D综合使用时间数据与截面数据 E: E逐步回归法以及增加样本容量
- 下列方法中，（ ） 可以削弱多重共线性问题。 A: 逐步回归分析法 B: 主成分分析法 C: 增加样本容量 D: 差分法 E: 岭回归法
- 多重共线性解决方法主要有 A: 保留重要的解释变量，去掉次要的或可替代的解释变量 B: 利用先验信息改变参数的约束形式 C: 变换模型的形式 D: 综合使用时间数据与截面数据
- 多重共线性解决方法主要有 A: 保留重要的解释变量，去掉次要的或可替代的解释变量 B: 利用先验信息改变参数的约束形式 C: 变换模型的形式 D: 综合使用时间数据与截面数据
- 下列属于解决多重共线性的方法有（ ） A: 逐步回归法 B: 直接剔除次要或可替代的变量 C: DW检验法 D: 间接剔除重要的解释变量