1、排除引起共线性的耕番变量

2、找出引起多重共线性的解释变量,将它排除出去,以逐步回归法得到最广泛的应用。

3、差分法
时间序列数据、线性模型:将原模型变换为差荡矿分模型。

4、减小参数估计量的方差:岭回归法(Ridge Regression)。

5、简单相关系数检验法

6、即使出现较高程度的多重共线性,OLS估计量仍具有线性性等良好的统计性质。但是OLS法在统计激沟边推断上无法给出真正有用的信息。

时间:2026-02-16 02:54:52
1、排除引起共线性的耕番变量

2、找出引起多重共线性的解释变量,将它排除出去,以逐步回归法得到最广泛的应用。

3、差分法
时间序列数据、线性模型:将原模型变换为差荡矿分模型。

4、减小参数估计量的方差:岭回归法(Ridge Regression)。

5、简单相关系数检验法

6、即使出现较高程度的多重共线性,OLS估计量仍具有线性性等良好的统计性质。但是OLS法在统计激沟边推断上无法给出真正有用的信息。
