多重共线性的原因及其产生的主要后果有哪些,多重线性函数举例

1. 多重共线性的原因及其产生的主要后果有哪些
2. eviews多重共线性怎么取自然对数
3. 多重线性回归来源
4. 如何消除多重共线性

多重共线性的原因及其产生的主要后果有哪些

产生原因

1、经济变量相关的共同趋势

2、滞后变量的引入

3、样本资料的限制

主要后果

1、完全共线性下参数估计量不存在

2、近似共线性下OLS估计量非有效

3、参数估计量经济含义不合理

4、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

5、模型的预测功能失效。

eviews多重共线性怎么取自然对数

在Eviews中表示为log，如数学中的ln(Q)在Eviews中表示为log(Q)直接定义啊y=log(x)在软件中log,论文模型中ln不用取对数直接在估计的时候用log()就好了如果真要取的话quick\generateseries\输入新变量，比如r=log()r就是取完对数后的序列在工作文件中先定义一个新的变量Y（假设原变量是w，已存在的变量），然后在工作文件中点击genr,在方程中输入Y=log(w),确定。seriesy=log(x)在最小二乘里面输入log（y)log(x)c也可以产生个新变量：输入命令y=log()

Eviews多重共线性可以通过取自然对数来解决。
因为多重共线性会导致回归结果不可靠，取自然对数可以使变量的相关性不那么强，从而降低多重共线性的问题。
取自然对数可以用Eviews的log()函数，同时需要对数据进行一些预处理，如去除异常值等。

可以使用Eviews中的“log”函数来取自然对数。

具体步骤如下：首先在Eviews中打开要进行计算的数据集，然后选中需要取自然对数的变量，在命令框中输入“log”，接着在括号中输入变量名称，最后按下回车键即可得出取自然对数后的结果。

其中，“log”函数默认为计算自然对数，不需要再进行设置。

需要注意的是，当数值为0或负数时，Eviews会将计算自然对数的结果直接显示为“-inf”或“NaN”。

多重线性回归来源

由于事物间的联系是多方面的，例如一个科室(南京市心血管病医院)的发展不仅与院领导、科室领导有关，还可能和心血管的发病率或者科室发展史存在回归关系，用回归方程描述一个应变量与多个自变量的依存关系，称为多重线性回归multiple linear regression，简称多重回归multiple regression，其基本形式为：Y= a + bX1+CX2+***+NXn

如何消除多重共线性

月下飞天镜，云生结海楼。

月下飞天镜，云生结海楼。

山重水复疑无路，柳暗花明又一村。

芳菲歇去何须恨，夏木阳阴正可人。

主成分法和岭回归所估计的参数，都已经不是无偏的估计，主成分分析法作为多元统计分析的一种常用方法在处理多变量问题时具有其一定的优越性，其降维的优势是明显的，主成分回归方法对于一般的多重共线性问题还是适用的，尤其是对共线性较强的变量之间。

岭回归估计是通过最小二乘法的改进允许回归系数的有偏估计量存在而补救多重共线性的方法，采用它可以通过允许小的误差而换取高于无偏估计量的精度, 因此它接近真实值的可能性较大。

灵活运用岭回归法, 可以对分析各变量之间的作用和关系带来独特而有效的帮助。

天街小雨润如酥，草色遥看近却无。

海内存知己，天涯若比邻。

枯藤老树昏鸦，小桥流水人家，古道西风瘦马。

自古逢秋悲寂寥，我言秋日胜春朝。

到此，以上就是小编对于多重线性函数举例的问题就介绍到这了，希望介绍的4点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。