1樓：匿名使用者
spss用逐步回歸分析可以消除多重共線性。
1、用被解釋變數對每乙個所考慮的解釋變數做簡單回歸。並給解釋變數的重要性按可決係數大小排序。
2、以對被解釋變數貢獻最大的解釋變數所對應的回歸方程為基礎，按解釋變數重要性大小為順序逐個引入其餘的解釋變數。這個過程會出現3種情形。
（1）若新變數的引入改進了r平方，且回歸引數的t檢驗在統計上也是顯著的，則該變數在模型中予以保留。
（2）若新變數的引入未能改進r平方，且對其他回歸引數估計值的t檢驗也未帶來什麼影響，則認為該變數是多餘的，應該捨棄。
（3）若新變數的引入未能改進r平方，且顯著地影響了其他回歸引數估計值的符號與數值，同時本身的回歸引數也通不過t檢驗，這說明出現了嚴重的多重共線性，捨棄該變數。
2樓：匿名使用者
很多方法了，比如主成分回歸等
我替別人做這類的資料分析蠻多的
利用spss消除多重共線性具體怎麼操作
3樓：匿名使用者
主成分回歸，嶺回歸，多了去了
專業資料分析
4樓：匿名使用者
用逐步回歸分析可以消除的
ridge regression也可以
我替別人做這類的資料分析蠻多的
如何消除spss回歸方程中的自相關與共線性
5樓：
用eviews計算，看各引數的t檢驗及f檢驗是否通過，如果f檢驗專通過，但是有兩個以上t檢驗不通過，屬就有很大的可能是多重共線性了。還有就是看模型中所用的變數之間會不會明顯相關，就像，貨幣**量和工資之類的。可以嘗試直接聯立兩個變數的方差，看變數間的r平方是不是很接近1，越接近1，說明多重共線性越明顯。
希望對你有用
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