表10-3给出1975~2005年期间关国进口(Imports). GDP和消费者价格指数(CPI)数据。
a.用表中数据估计此模型的多数。
b.你猜想数据中有多重共线性吗?
c.利用病态指数,分析共线性的性质。
根据这些回归你能对数据中多重共线性的性质说些什么?
e.假使数据有多重共线性,但月和度,在5%水平上是个别显著的,并且总的F检验也是显著的。对这样的情形,我们用不用考虑共线性问题?
下列各项中,不属于解决多重共线性的方法的是()。
A.排除引起共线性的变量
B.加权最小二乘法
C.差分法
D.减小参数估计量的方差
回归模型中存在多重共线性,你如何解决这个问题()
1.去除这两个共线性变量
2.我们可以先去除一个共线性变量
3.计算VIF(方差膨胀因子),采取相应措施
4.为了避免损失信息,我们可以使用一些正则化方法,比如,岭回归和lasso回归
A.1
B.2
C.2和3
D.2,3和4
A.变量存在多重共线性时无法得到聚类结果
B.变量存在多重共线性时无法解释聚类结果
C.变量存在多重共线性时,相关变量会在距离计算中占据很高的权重,从而对聚类结果有负面的影响
D.变量存在多重共线性时,得到的聚类结果是完全错误的
A.剔除所有的共线性变量
B.剔除共线性变量中的一个
C.通过计算方差膨胀因子(VarianceInflationFactor,VIF)来检查共线性程度,并采取相应措施
D.删除相关变量可能会有信息损失,我们可以不删除相关变量,而使用一些正则化方法来解决多重共线性问题,例如Ridge或Lasso回归
A.变量存在多重共线性时无法得到聚类结果
B.变量存在多重共线性时无法解释聚类结果
C.变量存在多重共线性时,相关变量会在距离计算中占据很高的权重,从而对聚类结果有负面的影响
D.变量存在多重共线性时,得到的聚类结果是完全错误的
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