1、排除引起共线性的变量
2、找出引起多重共线性的解释变量,将它排除出去,以逐步回归法得到最广泛的应用。
3、差分法时间序列数据、线性模型:将原模型变换为差分模型。
4、减小参数估计量的方差:岭回归法(Ridge Regression)。
5、简单相关系数检验法
6、即使出现士嫣轶嗄较高程度的多重共线性,OLS估计量仍具有线性性等良好的统计性质。但是OLS法在统计推断上无法给出真正有用的信息。
1、排除引起共线性的变量
2、找出引起多重共线性的解释变量,将它排除出去,以逐步回归法得到最广泛的应用。
3、差分法时间序列数据、线性模型:将原模型变换为差分模型。
4、减小参数估计量的方差:岭回归法(Ridge Regression)。
5、简单相关系数检验法
6、即使出现士嫣轶嗄较高程度的多重共线性,OLS估计量仍具有线性性等良好的统计性质。但是OLS法在统计推断上无法给出真正有用的信息。