多重共线性的后果有哪些？对多重共线性的处理方法有哪些？
题目
多重共线性的后果有哪些？对多重共线性的处理方法有哪些？
相似考题
参考答案和解析
正确答案:
多重共线性的后果是：各个解释变量对被解释变量的影响很难精确鉴别；系数估计量的方差很大，显著性检验无效；参数估计量对于增减少量观测值或删除一个不显著的解释变量可能比较敏感。
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第1题：
下列说法不正确的是（ ）A.多重共线性产生的原因有模型中大量采用滞后变量
B.多重共线性是样本现象
C.检验多重共线性的方法有DW检验法
D.修正多重共线性的方法有增加样本容量答案：C解析： -
第2题：
针对出现多重共线性的不同情形，能采取的补救措施有哪些？
正确答案:根据经验，可以选择剔除变量，增大样本容量，变换模型形式，利用非样本先验信息，截面数据和时间序列数据并用以及变量变换等不同方法。也可以采取逐步回归方法由由一元模型开始逐步增加解释变量个数，增加的原则是显著提高可决系数，自身显著而与其他变量之间又不产生共线性。最后，还可以采取岭回归方法来降低多重共线性的程度。 -
第3题：
多重共线性补救方法有哪几种？
正确答案: 处理多重共线性问题的方法很多，常用的有下面几种。
（1）使用非样本先验信息
如果据先前的经济计量分析或经济理论分析已知模型中的共线性解释变量的参数间具有某种线性关系，则可利用此条件消除解释变量间的多重共线性。
（2）横截面与时间序列数据并用
就是先利用横截面数据估计某一参数，将结果代入原方程后，再利用时间序列数据估计另一参数。
（3）剔除一些不重要的共线性解释变量
（4）增大样本容量
（5）使用有偏估计 -
第4题：
K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性，是因为（）
- A、变量存在多重共线性时无法得到聚类结果
- B、变量存在多重共线性时无法解释聚类结果
- C、变量存在多重共线性时，相关变量会在距离计算中占据很高的权重，从而对聚类结果有负面的影响
- D、变量存在多重共线性时，得到的聚类结果是完全错误的
正确答案:C -
第5题：
关于多重共线性，判断错误的有（）。
- A、解释变量两两不相关，则不存在多重共线性
- B、所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的
- C、有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义
- D、存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析
正确答案:A,B,C -
第6题：
多重共线性的典型表现是什么？判断是否存在多重共线性的方法有哪些？
正确答案: 多重共线性的典型表现是模型拟和较好，但偏回归系数几乎都无统计学意义；偏回归系数估计值不稳定，方差很大；偏回归系数估计值的符号可能与预期不符或与经验相悖，结果难以解释。
具体判断方法有：解释变量之间简单相关系数矩阵法；方差扩大因子法以及一些直观判断法和逐步回归的方法。 -
第7题：
多重共线性的来源有哪些？
正确答案:多重共线性的来源，通常是多个变量受到某种相同因素的影响，而存在共同的变化趋势。当模型中存在自变量的滞后项时也容易引起多重共线性。 -
第8题：
单选题K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性，是因为（）A变量存在多重共线性时无法得到聚类结果
B变量存在多重共线性时无法解释聚类结果
C变量存在多重共线性时，相关变量会在距离计算中占据很高的权重，从而对聚类结果有负面的影响
D变量存在多重共线性时，得到的聚类结果是完全错误的
正确答案： D解析： 暂无解析 -
第9题：
填空题处理多重共线性的方法主要有两大类：（）和（）。正确答案： 排除引起共线性的变量,差分法解析： 暂无解析 -
第10题：
问答题多重共线性的处理方法有哪些？正确答案：
多重共线性的处理有以下几种处理方法:
(1)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。
(2)如果要在模型中保留所有的自变量,那就应该:①避免根据t统计量对单个参数β进行检验;②对因变量y值的推断(估计或预测)限定在自变量样本值的范围内。解析： 暂无解析 -
第11题：
问答题多重共线性补救方法有哪几种？正确答案： 处理多重共线性问题的方法很多，常用的有下面几种。
（1）使用非样本先验信息
如果据先前的经济计量分析或经济理论分析已知模型中的共线性解释变量的参数间具有某种线性关系，则可利用此条件消除解释变量间的多重共线性。
（2）横截面与时间序列数据并用
就是先利用横截面数据估计某一参数，将结果代入原方程后，再利用时间序列数据估计另一参数。
（3）剔除一些不重要的共线性解释变量
（4）增大样本容量
（5）使用有偏估计解析： 暂无解析 -
第12题：
问答题多重共线性直观判定法包括哪些主要方法？正确答案： （1）R2较高，而显著t统计量较少时，可能存在多重共线性问题。
（2）当增加或剔除一个解释变量，或者改变一个观测值时，回归系数的估计值发生较大变化，就认为回归方程存在严重的多重共线性。
（3）一些重要的解释变量在回归方程中没有通过显著性检验时，可初步判断存在着严重的多重共线性。
（4）有些解释变量的回归系数所带符号与定性分析结果违背时，可能存在多重共线性问题。
（5）解释变量间的相关系数较大时，可能会出现多重共线性问题。解析： 暂无解析 -
第13题：
多重共线性是总体的特征。
A对
B错
错
略 -
第14题：
多重共线性直观判定法包括哪些主要方法？
正确答案: （1）R2较高，而显著t统计量较少时，可能存在多重共线性问题。
（2）当增加或剔除一个解释变量，或者改变一个观测值时，回归系数的估计值发生较大变化，就认为回归方程存在严重的多重共线性。
（3）一些重要的解释变量在回归方程中没有通过显著性检验时，可初步判断存在着严重的多重共线性。
（4）有些解释变量的回归系数所带符号与定性分析结果违背时，可能存在多重共线性问题。
（5）解释变量间的相关系数较大时，可能会出现多重共线性问题。 -
第15题：
什么是多重共线性？如何处理多重共线性？
正确答案: 多重共线性，指回归方程中两个或两个以上的自变量彼此相关的现象，多见于时间序列。
处理方法为：剔除不重要变量、增加样本容量；回归系数的有偏估计等。 -
第16题：
多重共线性的实质是什么？为什么会出现多重共线性？
正确答案: 多重共线性包括完全的多重共线性和不完全的多重共线性。多重共线性实质上是样本数据问题，出现了解释变量系数矩阵的线性相关问题。
产生多重共线性的经济背景主要有以下几种情形：
第一，经济变量之间具有共同变化趋势。
第二，模型中包含滞后变量。
第三，利用截面数据建立模型也可能出现多重共线性。
第四，样本数据自身的原因。 -
第17题：
克服多重共线性的方法？
正确答案: 1.第一类方法：排除引起共线性的变量；
2.第二类方法：差分法；
3.第三类方法：减小参数估计量的方差。 -
第18题：
如何判断和处理多重共线性？
正确答案:如果自变量之间存在较强的相关，则存在多重共线性。可以通过分析自变量之间的相关系数、计算方差膨胀因子和容忍度等指标判断是否存在多重共线性。如果自变量间存在多重共线性，最简单的处理办法是删除变量，即在相关性较强的变量中删除测量误差大的、缺失数据多的、从专业上看意义不是很重要的或者在其他方面不太满意的变量。其次，也可采用主成分回归方法。 -
第19题：
何为多重共线性？多重共线性对资料分析有何影响？
正确答案: 1.多重共线性是指多元回归中自变量之间存在较强的线性关系，这种情况在实际中非常常见，比如研究高血压与年龄、吸烟年限、饮白酒年限等因素回归关系，这些自变量之间通常是相关的，如果相关程度很高，所得到的回归方程会很不可靠，可能会将很有统计学意义的自变量变得无统计学意义在多重线性回归分析中，当一个或n个自变量可以由另外的自变量线性表达时，称为该自变量与另外的自变量间存在有多重共线性（muti-co-lineanty）
2.如果自变量间共线性程度很高（相关系数接近1），使用最小二乘法建立的回归方程就有可能失效，偏回归系数的估计值容易失真且稳定性差（即计算结果并不是参数的估计值，且没有实际意义），补充“可引起的问题”见后
3.消除多重共线性的自变量
①剔除某个造成共线性的自变量
②将具有多重共线性的自变量合并成一个新的变量
③逐步回归方法遏制有较强相关关系的变量同时进入方程 -
第20题：
问答题如何判断和处理多重共线性？正确答案： 如果自变量之间存在较强的相关，则存在多重共线性。可以通过分析自变量之间的相关系数、计算方差膨胀因子和容忍度等指标判断是否存在多重共线性。如果自变量间存在多重共线性，最简单的处理办法是删除变量，即在相关性较强的变量中删除测量误差大的、缺失数据多的、从专业上看意义不是很重要的或者在其他方面不太满意的变量。其次，也可采用主成分回归方法。解析： 暂无解析 -
第21题：
问答题什么是多重共线性？如何处理多重共线性？正确答案： 多重共线性，指回归方程中两个或两个以上的自变量彼此相关的现象，多见于时间序列。
处理方法为：剔除不重要变量、增加样本容量；回归系数的有偏估计等。解析： 暂无解析 -
第22题：
问答题多重共线性的来源有哪些？正确答案： 多重共线性的来源，通常是多个变量受到某种相同因素的影响，而存在共同的变化趋势。当模型中存在自变量的滞后项时也容易引起多重共线性。解析： 暂无解析 -
第23题：
填空题检验样本是否存在多重共线性的常见方法有：（）和逐步回归法正确答案： 判定系数检验法解析： 暂无解析