在数据建模中，如果我们发现数据中存在非线性模式，通常我们其中一个解决的办法是为模型添加“变量的高次项”，比如原来用Y~X，为增加非线性成分，可以拟合Y~X+X^2，书中经常这样写。       然而我有一个疑问，我们知道这实质仍然是线性模型的一种，将X和X^2分别当做两种预测子，既然拟合线性模型，我们就应该尽量保障不同预测变量不能够产生共线性，但是如果回归模型中同时出现X，和X^2，我们便很难保证这两个预测子不产生高度的线性相关性，那么怎么处理这个矛盾呢？
    谢谢各位大神~