SPSS实例教程:自变量多重共线性怎么办?

针对该研究问题,判断是一个较为典型的回归分析,因此我们首先构建标准的多重线性回归模型,并进行自变量的共线性诊断(具体操作过程请参照前期推送的多重线性回归的内容)。结果显示,CHO与LDL的相关系数为0.862(P<0.001),呈现高度相关性,同时CHO和LDL的Tolerance均<0.2,VIF值均>5,提示这两个变量之间存在多重共线性。...

线性回归中自变量间存在多重共线性,如何解决?

1.计算自变量两两之间的相关系数及其对应的P值,一般认为相关系数>0.7,且P<0.05时可考虑自变量之间存在共线性,可以作为初步判断多重共线性的一种方法。2.共线性诊断统计量,即Tolerance(容忍度)和VIF(方差膨胀因子)。一般认为如果Tolerance<0.2或VIF>5(Tolerance和VIF呈倒数关系),则提示要考虑自变量之间存在多重共...

SPSS实用教程:进行线性回归前如何检测自变量共线性

一般来说,在SPSS中,多重共线性的诊断通过容忍度和方差膨胀因子来进行判断。容忍度(Tolerance),容忍度值在0-1之间,若值太小(如小于0.1),说明自变量与其他自变量间存在共线性问题。方差膨胀因子(VarianceInflationFactor,VIF),即容忍度的倒数。VIF值越大(如大于10),则共线性问题越明显。实例数据:点击回归,...

MedSPSS机器学习入门案例-波士顿房价预测

Step4:回归分析系数表从回归分析系数表中可以发现MedSPSS构建的线性模型中选择的变量VIF<10,说明模型没有多重共线性,模型构建良好。构建的回归方程如下:选择的变量p值都小于0.05,说明选择的变量可以很好地解释MEDV(同类房屋价格中位数)。同时模型JB检验的p值Prob(JB)显著小于0.05,说明模型残差服从正态分布,模型拟...

基于同业存单信用利差的商业银行隐含违约率测算方法分析

2.构建多元线性回归模型如果自变量之间的相关性较高,则会导致多重共线性问题,故由Pearson相关性系数判断自变量之间的相关性,对于相关性系数的绝对值高于0.7的自变量,本文予以删除,仅保留一个财务指标。根据SPSS计算结果,自变量指标ln(总资产)和ln(净资产)、ROA和ROE、ROA和资产减值损失与营业收入之比之间的相关性系...

第二十一讲 | 多元线性回归分析(超级详细)

A:需要检验残差是否满足独立性、方差齐性和正态性(www.e993.com)2024年11月23日。Q6:各自变量之间是否存在多重共线性?A:需要检验概括而言,如果数据满足以下条件,则采用多元线性回归分析。PART3SPSS操作(一)绘制散点图对于线性关系的条件,一般要求当x是连续型变量或者等级变量时,需绘制散点图探讨与y是否存在着线性趋势的关系;如x为二...

在线课程教学的交互形式与学生学习投入表现的关系探究

简言之,模型1纳入控制变量,模型2纳入控制变量与主效应(自变量和调节变量),模型3纳入控制变量、主效应及调节效应。多重共线性诊断结果显示,所有自变量的容忍度均大于0.1,方差膨胀因子(VIF)小于3,表明模型不存在严重的多重共线性问题。调节效应检验结果如表6所示,生生视频交互分别正向调节了教学交互与...