交乘项存在共线性

能用Zorn引理的话不可数无穷维也不是问题.考虑集合S,其中的元素取遍线性空间V中线性无关的向量组,显然S非空(V不是零线性空间).S上可以定义一偏序关系为包含,即元素a≥b若向量组a包含向量组b.对

你的题目有问题吧?你这里的n阶是什么意思呢?应该是未知数的个数吧?那么n阶线性方程组的解都是n维向量,n维向量怎么能出现n+1个线性无关的呢,n+1个n维向量必线性相关.再问：题目没有问题。请您增加学

两个变量之间存在一次函数关系,就称它们之间存在线性关系.从数字来说,如果一个变量时1,2,3,4,5......,另一变量时,2.4.6.8.10......,这两组变量之间就是线性关系；从方程来说如

楼上有误.遗漏变量会引起估计系数大小有偏,而自相关和异方差只会带来统计量（T值）有偏,也就是影响显著性,系数是无偏的.再来解释你的问题.遗漏变量是指,你遗漏的变量既与自变量有关,又与因变量有关.比如你

2个向量一定共面简单说,向量共面,则向量所在直线工面3个向量共面则a=mb+nc即把bc作为一组基底,a可以用mb+nc表示.那么a,b,c共面多个向量同理

你好多重共线性的问题是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确.最常用的解决方法就是逐步回归.就是你做的踢出变量了.你把所有变量加回去他们相关程度

你说的共线性是高度共线还是有点高度共线只能用岭回归啊,主成分回归啊sem啊.很多方法解决啊再问：VIF=16再答：高度共线性了，改方法吧，不能直接回归再问：ֻ��һ���ع�ϵ��ĸ߶ȹ�������

你所需要掌握的是矩阵形式实际上是方程组形式的另一种表达.如果不与单位向量无关,那么对应的方程组,实际上是无法解出K+1个待估参数的.

回归,是必须的,否则就没有差分的必要.再问：其实差分法或者逐步回归法都能一步解决多重共线性？现在好迷惘啊。被人质疑，他说如果差分不行的话就直接用逐步回归法，不要差分后再做逐步回归法。再答：从实际上：“

在group窗口中,点击view-correlation,会得到相关系数矩阵,一般来说,大于0.8或0.9即有严重的多重共线性,需调整,一般是用逐步回归法剔除一些变量.当然,临界值不是固定的,你可以调

交叉项反应了两个变量共同对被解释变量是否有显著影响,在设定的时候应尽量避免多重共线性的问题,如果明知有多重共线性还要强行设定交叉项就可能不能估计,就没有意义了

用eviews计算,看各参数的T检验及F检验是否通过,如果F检验通过,但是有两个以上T检验不通过,就有很大的可能是多重共线性了.还有就是看模型中所用的变量之间会不会明显相关,就像,货币供应量和工资之类

1.错,完全多重共线性破坏CLRM的基本假设,OLS不存在2.错,可以估计多个偏回归系数的显著性3.错,有可能存在4.对5.错,前提是多重共线性在未来仍然存在

没必要消除.可以用generalizedmethodofmoments(GMM)或者更简单的generalizedleastsquares（GLS）直接计算异方差.Eviews里应该有built-in

在SPSS中有专门的选项的.例如在回归分析中,线性回归-统计量-有共线性诊断.多重共线性：自变量间存在近似的线性关系,即某个自变量能近似的用其他自变量的线性函数来描述.多重共线性的后果：整个回归方程的

D

看你理论上怎么解释如果这个变量需要留着那你就可以不用理共线性如果无关紧要的话一方面需要考虑模型设置的合理性问题,另一方面需要运用计量软件进行校正调试再问：谢谢您的回答。我想研究的是X1对X2的回归系数

通俗说法指时间是均匀流逝的,不会一会快一会慢

选项中选择VIF就可以啦

看两个自变量之间的相关系数的绝对值的大小,通常若该值大于0.75,认为这两个变量之间存在线性关系.一般做法是,运用spss或sas或matlab等等软件求出相关矩阵,看矩阵中自变量的相关系数是否都小于