凌回归 分析方法应用广泛 。回归 分析根据所涉及的自变量个数，可分为回归和倍数，按自变量个数可分为单变量回归-2/和多变量回归-2/；根据自变量与因变量的关系，可分为线性回归-2/和非线性回归-2/，在日常数据分析工作中，-1 分析是一种广泛使用的数据分析方法，根据涉及的自变量的个数可分为一个变量-1 /两种，扩展数据:当数据之间存在多重共线性(自变量高度相关)时，需要使用Ling回归-2/ 。
1、处理多元线性 回归中自变量共线性的几种方法详细?0?3包括筛选变量法、岭回归 分析法、主成分回归法和偏最小二乘法回归法 。关键词:回归，SASSTAT，共线性，筛选变量，岭回归，主成分回归，偏最小二乘法回归 。中国图书馆分类号:0212；C8文件识别码:A回归分析Method是一种处理多元依赖关系的统计方法 。它是数理统计中应用最广泛的方法之一 。在大量长期的实际应用中还发现，在建立回归方程后，
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会增加参数估计的方差，使方程回归不稳定；一些自变量对因变量(指标)影响的显著性是隐藏的；部分回归系数的符号与实际意义不符，等等 。产生这些问题的原因在于自变量的共线性 。介绍了利用SASSTAT软件6.12版中REG等进程的增强功能 ， 对自变量共线性的诊断方法和处理回归变量共线性的一些方法 。
2、出现多重共线性问题,如何处理?当线性回归 分析时，自变量(解释变量)之间很容易产生相关，称为多重共线性问题 。中度的多重共线性不是问题，但是当出现严重的共线性问题时，分析的结果可能不稳定，回归系数的符号与实际情况完全相反 。应该显著的自变量不显著，不显著的自变量显著 。在这种情况下，需要消除多重共线性的影响 。多重共线性问题是指一个解释变量的变化引起另一个解释变量的变化 。
如果自变量X之间存在很强的线性关系 ， 其他变量就无法固定 ， 也就找不到X和Y之间的真实关系 。另外，多重共线性的原因可能包括:1 。数据不足 。在某些情况下，收集更多的数据可以解决问题 。2.伪变量的错误使用 。(比如同时将男性和女性两个哑变量放入模型中，必然存在共线性，称为完全共线性)1 。方差展开因子(VIF)检测多重共线性的方法有很多，常用的是回归-2/中的VIF值 。VIF值越大，多重共线性越大 。
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