如何用R进行多重共线性检验与处理？ - 经管之家

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如何用R进行多重共线性检验与处理？

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收藏 2012-03-05

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hongli32 查看完整内容

y

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2012-3-5 22:30:27

y <- data.frame(), x<- cor(y), kappa(x, exact=T) 一般认为如果k大于1000就存在严重共线性，如果小与100就认为共线不大，在这之间就自己去判断是多强了。可以用对变量作主成分分析的方法来避免共线性的影响。

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吉林小王子

2012-3-6 07:50:51

可以计算X矩阵的秩qr(X)$rank，如果不是满秩的，说明其中有Xi可以用其他的X的线性组合表示；也可以计算条件数kappa(X),如楼上所说，k<100,说明共线性程度小，如果100<k<1000,有较强的多重共线性，k>1000，存在严重的多重共线性。可以进行逐步回归，用step()命令,比如你一开始的模型是fm=lm(),step(fm)就可以了

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2012-5-16 22:47:50

来学习一下

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2012-5-28 08:38:22

学习一下

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2014-7-13 23:43:14

youyong

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2014-11-7 14:25:33

受教了

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2015-7-11 21:57:09

可以使用方差膨胀因子(VIF)

复制代码

得到各个系数的方差膨胀因子，当0<VIF<10的时候，不存在多重共线性，当10<=VIF<100,存在较强的多重共线性，当VIF>=100，多重共线性非常严重。

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2015-11-5 21:40:30

学习学习学习

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2015-11-17 10:50:50

学习学习学习

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2016-1-10 22:00:21

如果是面板数据的一组自变量如何判断他们之间的共线性？

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2016-1-12 03:01:35

我也不知道啊，同问！

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2016-1-23 11:24:57

耕耘使者发表于 2016-1-12 03:01
我也不知道啊，同问！

我觉得就是按照面板数据排列之后为data 然后 x=cor(data)--kappa(x,extract=T)--就可以了吧

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2016-1-24 00:36:18

958163533 发表于 2016-1-23 11:24
我觉得就是按照面板数据排列之后为data 然后 x=cor(data)--kappa(x,extract=T)--就可以了吧

有道理，是一个办法。

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2016-11-6 20:14:30

学习学习

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2017-3-17 15:17:27

受教了~

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2018-5-20 22:06:28

code_donkey 发表于 2015-7-11 21:57
可以使用方差膨胀因子(VIF)

得到各个系数的方差膨胀因子，当0

微信截图_20180520220416.png

为什么我做的方差膨胀因子是这样的呀，是哪里的问题，谢谢

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2018-5-20 22:09:48

code_donkey 发表于 2015-7-11 21:57
可以使用方差膨胀因子(VIF)

得到各个系数的方差膨胀因子，当0

微信截图_20180520220416.png

为什么我用vif做出来的，是这样的结果呀，哪里出问题了？谢谢

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2018-5-20 23:08:33

very nice

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2018-10-8 06:00:32

code_donkey 发表于 2015-7-11 21:57
可以使用方差膨胀因子(VIF)

得到各个系数的方差膨胀因子，当0

请问lm.sol是什么呢？

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2018-10-8 21:08:06

楼上的已经说了多重共线性的检验方法，这里提供一个解决方法：LASSO正则化。可以参考lars包，网上的案例也有很多。

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2019-5-25 19:07:51

学习了

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