有的时候,当自变量彼此相关时,回归模型可能非常令人糊涂,估计的效应会随着模型中的其他的自变量而改变数值,甚至是符号,所以我们在分析的时候,了解自变量间的关系的影响是很重要的,因此这个复杂的问题就常被称之为共线性或多重共线性...按照定义上来说,如果存在某个常数C0,C1,C2,并且使得线性等式满足以下情况:
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并且满足对于数据中的所有数据中的样本都成立,则两个自变量X1和X2位精准共线性的....对于P(>2)个自变量,如果存在常数C0,C1.......CP使得如下公式可以近似表示:
?...其中φ=(φ1,φ2,···,φp)T表明,向量x(1),x(2),···,x(p)之前有近似的线性关系,也就是说,对于自变量X1,X2,.........所以上述就是我对于多重共线性的一些理解,但是我觉得里边还有很多知识上的漏洞需要去解决补充,也欢迎大家可以给我多多提出意见,祝大家节日快乐.