多重共线性的判别方法主要有哪些?
答:（1）模型中各对自变量之间显著相关。（2）当模型的线性关系检验（F 检验）显著时，几乎所有回归系数 [tex=0.857x1.214]BwWLaX0xmi/5MLpLnBGlPA==[/tex] 的 t 检验却不显著。（3）回归系数的正负号与预期的相反。（4）容忍度越小，也即方差扩大因子 VIF 越大，多重共线性越严重。通常容忍度小于 0.1 , 也即 VIF 大于 10 时，存在严重的多重共线性。
举一反三
内容
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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？
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.心理健康的判别方法主要有( )
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心理健康的判别方法主要有（）。
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Fisher判别方法只能处理线性数据。
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解决多重共线性的有效方法包括：( ) A: 尝试手动剔除一些自变量，以尽量消除多重共线性 B: 增大样本容量 C: 尝试加入更多的自变量 D: 使用逐步回归将共线性的自变量自动剔除出去