最近在看《R数据分析——方法与案例详解》，感觉很不错，本书精华是统计学理论与R的结合，尤其是多元统计部分，因为本书其中一个作者朱建平是厦大统计系教授，曾编写过《应用多元统计分析》一书，可能有同学用过这本教材。《R数据分析》的理论部分建议研究透彻，公式部分最好都演算一遍。因为已经看过《R inaction》，所以笔记就只做我比较感兴趣的部分，也是我认为比较重要的部分。

线性回归模型在数据分析中非常常用，但是实际中经典假设不一定都能完全符合，出现问题该如何解决？今天我们先看第一个问题：多重共线性。

多重共线性的定义

“多重共线性”一词由R. Frisch 1934 年提出，它原指模型的解释变量间存在线性关系。对于回归模型Y= Xβ + ε，利用OLS估计的参数为βˆ = (X′X)−1X′Y，其前提条件是X′X是一个非退化矩阵，即要求rank(X′X) = rank(X) = k < n，也就说要求矩阵 X列满秩，否则无法求出参数的估计值βˆ，这也是我们在多元线性回归模型的经典假设之一。

关于模型中解释变量之间的关系主要有三种：

（1） 解释变量间毫无线性关系，变量间相互正交。这时多元回归的系数和每个参数通过Y对Xi的一元回归估计结果一致。

（2） 解释变量间完全共线性，即rank(X) < k  。此时模型参数将无法估计。

（3） 解释变量间存在一定程度的线性关系。实际中碰到的主要是这种情形。当相关性较弱时，可能影响不大，但是随着解释变量间的共线性程度加强，对参数估计值的准确性、稳定性带来影响。

检验多重共线性的常用方法主要有：

1、可决系数法。可决系数的值较大而回归系数大多不显著。也就说当模型的可决系数R2很高，F 值也很高，每个回归参数估计值的方差很大，即t值很小，此时高度怀疑解释变量之间存在多重共线性。

2、Klein 判别法。若有两个解释变量间的相关系数大于可决系数，即r xi x j > R2 ，此时高度怀疑解释变量之间存在多重共线性。

3、特征根法。根据矩阵性质，矩阵的行列式等于其特征根的连乘积。因而当行列式|X′X| →0，矩阵X′X至少有一个特征根近似等于零。说明解释变量之间存在多重共线性。

4、条件指数法（Conditional Index，CI）。条件指数CI =（λmax/λmin）0.5，其中λmax ，λmin 分别是矩阵XX′ 的最大和最小特征根。条件指数度量了矩阵XX′的特征根散布程

度，可以用来判断多重共线性是否存在以及多重共线性的严重程度。一般认为，当0<CI<10 时，X 没有多重共线性；当10<CI<100 时， X存在较强的多重共线性；当CI>100 时，存在严重的多重共线性。

5、方差膨胀因子（Variance Inflation Factors，VIF）。自变量j X 的方差扩大因子VIFj=Cjj=1/（1-Rj2），j=1，2，…p，其中C j j为(X ' X)−1中第 j个对角元素， R j 2为Xj为因变量,其余 p −1个自变量为自变量的回归可决系数,也即复相关系数。  

举个例子

影响财政收入的因素资料

> dat<-read.csv(file="11-1.csv")

> lm3=lm(revenue~industry+agriculture+construction+consumption+pop+disaster,data=dat)

> summary(lm3)

从回归结果可以看出，调整后的2是0.9995，说明拟合的非常好；F检验的p-value为1.392e-13，说明是显著的。但是除了消费变量（consumption）外，其余变量均不显著，这个结果很奇怪。这是为什么？难道该模型真的只有消费变量（consumption）对财政收入有影响？这明显不符合实际情况。实际上该模型存在着多重共线性，才导致这个奇怪的结果。

下面我们就来检验一下：

其实上面的summary已经可以通过可决系数法判断，可决系数和F值都很大，但t值很小，也就是说很多回归参数不显著。我们再来看看其他检验方法：

Cor函数式计算各个解释变量之间的相关关系，可以看出consumption和construction相关系数达到了0.998，我们就可以怀疑变量之间存在多重共线性。

条件判别法，计算的条件指数值为4.86e+15，说明存在严重的多重共线性。

最后我们再看一下方差膨胀因子法，这里需要注意一下，很多教材中还在使用bstats包，目前这个包已经不存在了，vif函数现在属于car包。言归正传，vif计算的结果发现，除了pop和disadter，其他变量膨胀因子都很大，表明存在严重的多重共线性。

篇幅有点大了，明天我们再讲如何克服多重共线性。