回归估计
在前期推送的有关多重线性回归的内容中
在前期推送的有关多重线性回归的内容中,我们讨论了当自变量之间存在多重共线性时,可以采用变量剔除和逐步回归的方法,对自变量进行一定的筛选,从而避免在模型拟合时出现多重共线性的问题。 但不管是变量剔除还是逐步回归,往往有时候会出现我们所研究的重点因素被剔除了模型,或者该因素估计的偏回归系数与实际明显相反的情况,此时所得出的结论可靠度也较差。当我们希望能够建立因变量与某个给定自变量的回归模型,但在模型中又出现自变量多重共线性时,应该如何进行处理呢? 今天我们讨论处理多重共线性的一种常用方法--岭回归