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： 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。
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。
请高手帮忙解答一下这个计量经济学问题 就是这个东西造成了方差变大了！（2）一般判定系数法和逐步回归法都可以检验，个人建议逐步回归法比较方便，毕竟用EVIEWS算得话很快。如果你说的检验是测算是否存在多重共线性（1）近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差会变大，你记得膨胀因子吧，那么你用相关系数法来算，轻松加随意-
