eviews中如何进行多重共线性检验
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EVIEWS过程如下:
1、主菜单QUICK-GROUP
STATISTICS-CORRRELATION,在对话框中输入X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7,结果如下:
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X1
1.000000
0.921956
0.975474
0.931882
0.826401
0.845837
0.986815
X2
0.921956
1.000000
0.964400
0.994921
0.969686
0.972530
0.931689
X3
0.975474
0.964400
1.000000
0.974809
0.894963
0.913344
0.982943
X4
0.931882
0.994921
0.974809
1.000000
0.959613
0.969105
0.945444
X5
0.826401
0.969686
0.894963
0.959613
1.000000
0.996169
0.827643
X6
0.845837
0.972530
0.913344
0.969105
0.996169
1.000000
0.846079
X7
0.986815
0.931689
0.982943
0.945444
0.827643
0.846079
1.000000
2、由上表可以看出,解释变量之间存在高度线性相关性。尽管方程整体线性回归拟合较好,但X1
X2
X3
X7变量的参数t值并不显著,
X3
X6
系数的符号与经济意义相悖。表明模型确实存在严重的多重共线性。
1、主菜单QUICK-GROUP
STATISTICS-CORRRELATION,在对话框中输入X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7,结果如下:
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X1
1.000000
0.921956
0.975474
0.931882
0.826401
0.845837
0.986815
X2
0.921956
1.000000
0.964400
0.994921
0.969686
0.972530
0.931689
X3
0.975474
0.964400
1.000000
0.974809
0.894963
0.913344
0.982943
X4
0.931882
0.994921
0.974809
1.000000
0.959613
0.969105
0.945444
X5
0.826401
0.969686
0.894963
0.959613
1.000000
0.996169
0.827643
X6
0.845837
0.972530
0.913344
0.969105
0.996169
1.000000
0.846079
X7
0.986815
0.931689
0.982943
0.945444
0.827643
0.846079
1.000000
2、由上表可以看出,解释变量之间存在高度线性相关性。尽管方程整体线性回归拟合较好,但X1
X2
X3
X7变量的参数t值并不显著,
X3
X6
系数的符号与经济意义相悖。表明模型确实存在严重的多重共线性。
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