多重共线性

多重共线性里的 x5 变量，挺容易让人误判的。你把x5加进模型，R²虽然高达 0.95，结果系数不显著，t 值才-0.2，明摆着是没戏。嗯，这时候就得果断剔除。那组y = 0.164 x1 + 0.042 x2，t 值高，结果也稳定，R²还是 0.94，挺漂亮的一组模型。 你要是经常和回归打交道，推荐你顺手收藏几个代码资源，MATLAB和Python这块都有人帮你封装好了。像这个线性拟合源码，函数直接能跑，带数据和图形输出，响应也快。 共线性问题怎么判断？最常用的就是看相关系数。你可以用Python 的皮尔逊计算法，或者Spearman 等级相关，都挺方便的。数据不是线性关系的时候，Spear

在第2版第189页和第3版第162页中，详细讨论了多重共线性在经济学中的解释及其相关解决方案。

1998 年农村居民食品支出 file:BE 里的案例，数据干净，变量也不多，挺适合刚上手做回归的同学玩一玩。food、EX、IN 这三个变量，关系挺直观的，跑回归就能看出门道。尤其用来讲多重共线性，正合适。 file:BE 的案例有个优点——变量间有正相关，但也正因为这样，用多元线性回归会遇到多重共线性问题。简单说，就是几个解释变量互相之间太“亲密”，回归结果就容易不稳定。 嗯，用这个案例怎么发现共线性（比如看VIF指标），怎么（像删变量、主成分、岭回归之类），都合适。推荐给做教学展示或者写方法对比文章的你。 顺手还能拓展下，比如换用SPSS跑一下，或者用Python里的statsmodel

案例分析 - 多重共线性原理与解决办法 在本次案例分析中，我们将深入探讨多重共线性的概念，并结合书中7.6案例分析（例7.1）中的实例展开分析。此案例来自《多重共线性原理与解决办法》教材的第2版第196页和第3版第168页，通过真实的数据模型展示多重共线性对回归分析的影响。 主要内容： 多重共线性概述多重共线性是指回归模型中解释变量之间存在较强的相关性。这会导致回归系数不稳定，影响模型的解释能力。 案例分析 - 例7.1该案例展示了一个含有多重共线性问题的回归模型，通过计算相关系数矩阵，可以观察到解释变量之间的高相关性。 多重共线性的解决办法解决多重共线性的方法包括： 增大样本量

这篇统计学课件探讨了多重共线性问题及其解决方法，是一份不容错过的资料。

本代码通过两幅图像之间的共线性特征，实现空间相交，以计算立体对中被测图像点的对象坐标。操作过程假设图像方向是固定的，以确保计算的准确性。 主要步骤 确定两幅图像中的共线点并进行标定。 通过共线性约束建立数学模型，确定空间交汇点。 使用MATLAB完成空间相交计算，获取图像点的对象坐标。

线性回归分析中的共线性问题包括多重共线性导致回归系数标准差增大，置信区间扩展，影响估计精度。共线性诊断工具如容忍度和方差膨胀因子用于评估自变量间的复相关性，指导变量选择。

对四种颜色下的总体的均值进行多重比较，以确定它们之间是否存在显著差异。

在统计学中，多重比较方法不仅限于整体检验，还涉及各组间效应差的点估计和置信区间的计算。对于多个总体均值的比较，我们通过效应差的统计推断，来评估各组之间的显著性差异。

这些 Matlab 代码由 Francois Landais 开发，用于多重分形地形分析。