面板数据多重共线性检验方法 多重共线性的类型？

多重共线性的类型？

多贵共线性（Multicollinearity）是指多元线性回归模型中的解释变量之间导致未知计算精确相关关系或高度相关关系而使模型估记声音失真或难以肯定清楚。

一般来说，因此经济数据的限制以至于模型设计方法不恰当，可能导致怎么设计矩阵中请解释变量间存在普遍的相关关系。

几乎共线性的情况并不多见，一般会出现的是在一的共线性，即类似共线性。比较多有3个方面：

（1）经济变量相关的达成趋势（2）相对滞后变量的核心中（3）样本资料的限制

stata如何检验多重共性？

豪斯曼检验是能来可以确定且固定效应模型和任务道具效应模型那个更合理不的。多厚共线性你只必须做一个vif就可以了。regyx1x2.....x9vif要是结果小于10，那就就只能说明修真者的存在严重的多厚共线性，这时候是需要减少解释什么变量来减低共线性。之后再做豪斯曼检验。简单的方法是面板数据xtregyx1x2...x7,fe且固定效应模型estimatesstorefe将样本方差存储为fextregyx1x2..x7,re必掉效应模型分析什么estimatesstorere讲样本均值存储为rehausmanrefe就可以不看结果了，假如chicgt0，p值几乎为0，则质疑原假设，用固定效应模型；反之，用必掉效应模型。

stata做多元回归前后需要进行什么检验？

在做回归预估时需要分析的数据一般说来是多变量的,那就我们在做20块轮回时就是需要不光注意打听一下我们的数据是否是能满足的条件做多块线性回归模型分析什么的前提条件.应用重的力线性回归参与统计分析时特别要求满足哪些条件呢?学习总结起来用些四个词来描述：线性、单独的、正态、齐性.（1）自变量与因变量之间修真者的存在线性关系这是可以通过绘制的”散点图矩阵”并且考察因变量随各自变量值的变化情况.如果因变量Yi与某个自变量Xi之间呈现出出曲线趋势,可试图按照变量旋转不予抵消,具体方法的变量变换方法有对数旋转、正数旋转、平方根变化、平方根反正弦函数自由变化等.（2）各观测间各自独立横竖斜两个观测残差的协方差为0,也就是要求自变量间不存在地重的力共线性问题.对于应该怎么处理重物共非线性变化问题,请参考《多元线性回归模型中多重共线性问题处理方法》

（3）残差e服从正态分布N(0,σ2).其方差σ2var(ei)反映了重临模型的精度,σ越小,用所能够得到轮回模型预测y的精确度愈高.（4）e的大小不随所有变量取值水平的改变而变化,即标准差齐性.

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