回归模型中存在多重共线性,你如何解决这个问题()1.去除这两个共线性变量2.我们可以先去除一个共线性变量3.计算VIF(方差膨胀因子),采取相应措施4.为了避免损失信息,我们可以使用一些正则化方法,比如,岭回归和lasso回归A.1B.2C.2和3D.2,3和4

题目

回归模型中存在多重共线性,你如何解决这个问题()

1.去除这两个共线性变量

2.我们可以先去除一个共线性变量

3.计算VIF(方差膨胀因子),采取相应措施

4.为了避免损失信息,我们可以使用一些正则化方法,比如,岭回归和lasso回归

A.1

B.2

C.2和3

D.2,3和4

相似考题

1.下列选项中判断正确的有（）。A.在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。B.多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善。C.虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测。D.如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。

2.下列判断正确的有（ ）A.在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量B.多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善C.虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测D.如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性

3.在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于１，则表明模型中存在多重共线性。

4.根据以下内容，回答2~3题。在实际应用当中，线性回归模型有时不完全满足那些基本假定。会遇到的较多问题主 要有多重共线性问题以及自相关、异方差等问题。以下说法正确的是（ ）。A．当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性B．当模型中的误差项存在相关性的时候，称回归模型中存在多重共线性C．同方差性假定的意义是指每个样本残差μi的方差，不随样本的变化而变化D．当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在自相关

更多“回归模型中存在多重共线性,你如何解决这个问题()1.去除这两个共线性变量2.我们可以先去除一个共 ”相关问题

  • 第1题：

    若回归模型中存在多重共线性，则可将一个或多个相关的自变量从模型中剔除，使保留的自变量尽可能 不相关。


    可能导致某些回归系数通不过显著性检验

  • 第2题：

    如果回归模型存在严重的多重共线性，可去掉某个解释变量从而消除多重共线性


    错误

  • 第3题：

    16、如果某个回归系数的正负号与预期的相反，则表明（）。

    A．所建立的回归模型是错误的

    B．该自变量与因变量之间的线性关系不显著

    C．模型中可能存在多重共线性

    D．模型中肯定不存在多重共线性


    模型中可能存在多重共线性

  • 第4题：

    19、关于多重共线性，下列说法错误的是。

    A．多重共线性是指变量间存在很强的线性关系

    B．增加样本容量可以消除多重共线性

    C．岭回归可以缓解多重共线性带来的影响

    D．主元回归可以一定程度上解决多重共线性带来的问题


    B

  • 第5题：

    【判断题】如果回归模型存在严重的多重共线性，可去掉某个解释变量从而消除多重共线性。

    A．Y.是

    B．N.否


    对因变量y值进行预测时应限定在自变量样本取值的范围内

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