消除.....好像没这个说法吧....
异方差的话还可以用GLS。多重共线性的问题就好像样本过少，是没什么好办法的。如果去掉相关程度过高的自变量，结果就是会导致有偏的估计量。
如果共线性的问题只是出现在控制变量上，问题是不大的，对所想要的估计结果其实没什么影响。

Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        -8861.919        1674.325        -5.292831        0.0007
X4        0.475008        0.080401        5.907993        0.0004
X7        3.389063        0.813177        4.167682        0.0031
X2        39.01205        10.56195        3.693640        0.0061
                               
R-squared        0.998320            Mean dependent var                10885.22
Adjusted R-squared        0.997689            S.D. dependent var                8345.317
S.E. of regression        401.1402            Akaike info criterion                15.08770
Sum squared resid        1287308.            Schwarz criterion                15.24934
Log likelihood        -86.52620            Hannan-Quinn criter.                15.02786
F-statistic        1584.289            Durbin-Watson stat                2.097774
Prob(F-statistic)        0.000000                       
                               
请教一下，这个C经查表没有通过t检验，但是根据收尾概率，又满足小于5%的条件，这个C可取吗？

c 的t检验可以呀

不好意思，我看错了。谢谢！

先找出一个回归得比较好的形式先吧~就是看那些R2、t 检验值和D.W值，接着用逐步回归法将其他的变量加进去，看它们的 t 值是否通过 t 检验~
或者先是对它们进行各个变量的相关系数先吧~view-》correlations-》common sample