如何使用简单相关系数来判断是否存在多重共线性
方法/步骤
1、为了大家理解以及线下操作，将自己使用的数据奉上。
2、创建一个时间在1978—2000的时间序列工作文件，创建变量，并输入数据。
3、选择计算X1、X2、X3的简单相关系数。在工作窗口中定义这两个序列，然后单击鼠标右键，选择Open—as Group。
4、再在显示的组工作窗口中点击View—Covariance Analysis。
5、在弹出的Covariance Analysis框中勾选Correlation，按OK。
6、得出结果，分析可以看出，三个变量之间两两之间的相关系数很大，相关程度也较高，因次存在着多重共线性。
注意事项
操作起来简单，但编辑起来相当麻烦
共线性和多重共线性的区别
它们的区别是共线性少了多重两个字，区别在多重一兴线性和多重共线性的区别。只是共线性应该加上多重两个字。
【计量经济学问题】多重共线性还具有有效性吗
显然不具有有效性，如果存在多重共线性问题，则不能用ols估计，如果是具有一定的多重共线性问题，但不是完全共线性，则在满足高斯马尔科夫假定的条件下，是具有有效性的
没有多重共线性说明什么
几个变量之间没有多重共线性说明这几个产量之间的作用是相互独立的。
多重共线性产生原因及后果
原因主要有3个方面：
（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
多重共线性使参数估计值的方差增大，1/(1-r2)为方差膨胀因子(Variance Inflation Factor, VIF)
（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。变大的方差容易使区间预测的“区间”变大，使预测失去意义。
SPSS多重共线性检验结果怎么看
共线性诊断可以看VIF这个指标，如果小于5则说明没有，大于10说明一定有共线性。这种智能化的分析结果等，你可以通过在线SPSS软件SPSSAU即可，非常智能，出来的文字结果估计是使用了人工智能的原理完成的，文字分析结果直接就能使用
说明多元线性回归分析的条件是都满足
在做回归预测时需要分析的数据往往是多变量的，那么我们在做多元回归时就需要特别注意了解我们的数据是否能够满足做多元线性回归分析的前提条件。
应用多重线性回归进行统计分析时要求满足哪些条件呢？总结起来主要有以下几点：
（1）自变量与因变量之间存在线性关系
这可以通过绘制'散点图矩阵'进行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X i 之间呈现出曲线趋势，可尝试通过变量变换予以修正，常用的变量变换方法有对数变换、倒数变换、平方根变换、平方根反正弦变换等。
（2）各观测间相互独立
任意两个观测残差的协方差为0 ，也就是要求自变量间不存在多重共线性问题。对于如何处理多重共线性问题，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σ2 = var (ei) 反映了回归模型的精度， σ 越小，用所得到回归模型预测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改变，即方差齐性。
多元线性回归的显著性检验包含哪些内容如何进行
1.系数估计2.统计检验，主要F检，T检验和可绝系数判断，主要分析解释变量对被解释变量的影响是否显著以及方程的总体拟合情况怎么样3.计量经济学检验，异方差，序列相关和多重共线性，检验它们是否违背经典假设条件4.对模型设定是否存在偏误进行检验
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