回归分析中，多重共线性的处理策略方法

2015-12-10 MedSci MedSci原创

在多元线性回归模型经典假设中，其重要假定之一是回归模型的解释变量之间不存在线性关系，也就是说，解释变量X1，X2，……，Xk中的任何一个都不能是其他解释变量的线性组合。如果违背这一假定，即线性回归模型中某一个解释变量与其他解释变量间存在线性关系，就称线性回归模型中存在多重共线性。多重共线性违背了解释变量间不相关的古典假设，将给普通最小二乘法带来严重后果。造成多重共线性的原因： 1、解

多重共线性(Multicollinearity)一词由弗里希（Frish）于1934年在其撰写的《借助于完全回归系统的统计合流分析》中首次提出。它的原义是指一个回归模型中的一些或全部解释变量之间存在有一种“完全”或准确的线性关系。同时还有另外一种情况，即解释变量之间虽然不存在严格的线性关系，但是却有近似的线性关系，即解释变量之间高度相关。在多元线性回归模型经典假设中，其重要假定之一是回归模型的解释变量之间不存在线性关系，也就是说，解释变量X1，X2，……，Xk中的任何一个都不能是其他解释变量的线性组合。如果违背这一假定，即线性回归模型中某一个解释变量与其他解释变量间存在线性关系，就称线性回归模型中存在多重共线性。多重共线性违背了解释变量间不相关的古典假设，将给普通最小二乘法带来严重后果。造成多重共线性的原因： 1、解释变量都享有共同的时间趋势； 2、一个解释变量是另一个的滞后，二者往往遵循一个趋势； 3、由于数据收集的基础不够宽，某些解释变量可能会一起变动； 4、某些解释变量间存在某种近似的线性关系；必须指出，多重共线性基本上是一种样本现象。因为人们在设定模型

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