多重共线性产生原因及处理办法+R语言+糖尿病数据案例分析+逐步回归法_容易产生多重共线性的数据有

1、多重共线性

多重共线性一般是在（1）时间序列数据和（2）横截面数据中会发生。

产生的影响

（1）OLS得到的回归参数估计值很不稳定
（2）回归系数的方差随共线性强度增加而增长
（3）系数的正负号得不到合理的解释

多重共线性的判定方法

1、方差膨胀因子vif
2、特征根判定法

3、直观判定法：更加直观
1.当增加或剔除一个自变量,或者改变一个观测值时,回归系数的估计值发生较大变化。
2.从定性分析认为,一些重要的自变量在回归方程中没有通过显著性检验。
3.有些自变量的回归系数所带正负号与定性分析结果违背。
4.自变量的相关矩阵中,自变量间的相关系数较大。
5.一些重要的自变量的回归系数的标准误差较大。

消除多重共线性

1、剔除一些不重要的解释变量
2、增大样本容量
3、回归系数的有偏估计
统计学家还致力于改进古典的最小二乘法,提出以采用有偏估计为代价来提高估计量稳定性的方法,如：
逐步回归
岭回归法
主成分回归法
偏最小二乘法
lasso回归
适应性lasso回归

2、糖尿病数据+逐步回归法

先看一下数据：