spss使用VIF判断多重共线性，标准是什么？有参考文献吗？ spss使用VIF判断多重共线性标准是10，超过10，说明有共线性，越大共线性越大。多重共线性，计算自变量的偏回归系数时矩阵不可逆。其表现主要有：整个模型的方差分析结果与各个自变量的回归系数的检验结果不一致，专业判断有统计学意义的自变量检验结果却无意义，自变量的系数或符号与实际情况严重不符等。检验方法主要有：容忍度(Tolerance)和方差膨胀系数(Variance inflation factor，VIF)。VIF的取值大于1。VIF值越接近于1，多重共线性越轻，反之越重。当多重共线性严重时，应采取适当的方法进行调整。扩展资料VIF判断多重共线性原理Ri为自变量 对其余自变量作回归分析的负相关系数。方差膨胀系数VIF越大，说明自变量之间存在共线性的可能性越大。如果方差膨胀因子超过10，则回归模型存在严重的多重共线性。又根据Hair(1995)的共线性诊断标准，当自变量的容忍度大于0.1，方差膨胀系数小于10的范围是可以接受的，表明自变量之间没有共线性问题存在。参考资料来源：—方差膨胀系数参考资料来源：—方差膨胀因子
方差膨胀因子怎么算 插入-函数-统计-VAR或VARP VAR分母N减了1，估算样本方差。VARP分母N，计算样本总体的方差 由于样本受到，一般n不大，一般用估算样本方差。当大面积的如学生成绩统计，上千万，VAR、VARP都可以，只有数学意义上的 别。统计的精意就在于用部分推测总体。现实世界的“总体方差”往往是无法知道的，实际中用的“估算样本方差”(当然我们可以求“标准差”-再平方-同样有函数公式的)有关函授的参考：VAR(number1，number2，)Number1，number2，为对应于与总体样本的 1 到 30 个参数。说明 函数 VAR 假设其参数是样本总体中的样本。如果数据为样本总体，则应使用函数 VARP衍生知识点：最常用的多重相关性的正规诊断方法是使用方差膨胀因子。方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）：容忍度的倒数，VIF越大，显示共线性越严重。经验判断方法表明：当0，不存在多重共线性；当10≤VIF，存在较强的多重共线性；当VIF≥100，存在严重多重共线性.自变量x的方差膨胀因子记为VIF，它的计算方法为：VIF=（1-R^2）-1式中，R^2是以xj为因变量时对其它自变量回归的复测定系数。一般认为，如果最大的VIF超过10，常常表示多重相关性将严重影响最小二乘的估计值。
多重共线性对回归参数的估计有什么影响？ 多重共线性会使线性回2113归模型中的解释变量之5261间由于存在精确相关关系或4102高度相关关系而使模型1653估计失真或难以估计准确。具体影响如下：1、参数估计量经济含义不合理；2、变量的显著性检验失去意义，可能将重要的解释变量排除在模型之外；3、模型的预测功能失效。变大的方差容易使区间预测的“区间”变大，使预测失去意义。扩展资料多重共线性增加了参数估计的方差，方差展开因子越大，共线性越强。相反，由于可容许性是方差展开因子的倒数，可容许性越小，共线性越强。可以记住，允许性代表允许性，即允许。如果该值越小，则该值越不允许，即越小，越不允许。共线性是一个负的指标，预计不会出现在分析中。共线性和可采性是联系在一起的。方差膨胀因子因为是容许度倒数，所以反过来。参考资料来源：-多重共线性
怎样用eviews检验多重共线性 在group窗口中，点击view-correlation，会得到相关系数矩阵，一般来说，大于0.8或0.9即有严重的多重共线性，需调整，一般是用逐步回归法剔除一些变量。。
怎么用SPSS做多重共线性检验啊 SPSS回归2113分析中有共线性诊断，分析—回5261归—线性回归—统计量，在弹出的对4102话框中选择“共线性诊断1653”就可以了根据SPSS分析结果如何判断是否共线性如果容差（tolerance）或方差膨胀因子VIF(是容差的倒数)>；=10，则说明自变量间存在严重共线性情况条件索引(condition index)>；10或方差比例(variance proportions）时，自变量间存在严重共线性
非线性相关怎么检验 stata 多重共线性的检验方法比较多也是可以分成几个层次来检验：一种是初步判断：如果回归完以后拟合优度和F统计量很大，而与此同时模型中应当显著的变量不显著或是没有一个变量。
