假如 y=beta0+beta1*x1+beta2*x2 (1)出现多重共线性按理说,应该从模型右侧删掉一个变量(假设是x2)但是,如果真实模型就是(1),那么删掉x2后beta1就成了有偏估计而且x1与x2的相关性越大,越应该删掉x2,但之后对beta1的偏误影响越大这不是很矛盾吗?
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岭回归是个好办法。如果变量很多的话,还可以用因子分析(或主成份分析)法。