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多重线性回归 (2);*;*;*;*;*;*;*;数学成绩Y、语文成绩X和 智商Z之间的相关 ;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;应用的注意事项;（一）变量的数量化;名义分类变量的哑变量化;（二）样本含量;（三）统计“最优”与专业的“最优”;（四）多重共线性问题及对策;1、多重共线性的识别;p个自变量x1，x2，…，xp中，以其中一个xi作为因变量，以其它p-1个变量为自变量作回归，得到相应的决定系数Ri。定义xi的膨胀因子
VIFi=1对应 说明xi与其它p-1个自变量无共线。;当 ，对应VIFi1
当 ，说明xi与其它p-1个自变量完全共线，对应VIFi成为无穷大。
通常认为在p个自变量x1，x2，…，xp中,最大的VIF10，则认为严重共线，最小二乘估计受到较严重的影响。
平均VIF＝ 1，则认为多重共线 ;例：对8名学生???身高（X1）、体重（X2)与肺活量（Y）进行了检测，并由该数据生成新的体质指数变量X3=X2/X1。数据如下;;
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