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摘要
传统消除多重共线性的方法,去除高度相关解释变量的能力差,导致回归系数与实际不相符,因此提出基于岭回归的消除多重共线性方法。使用列满秩矩阵建立回归模型,根据外生变量计算多重线性、回归模型真实值之间的差异指标,确认多重共线性的影响程度;根据该指标绘制岭迹图,获取普通岭估计k值和广义岭估计k值;假设岭参数步长,根据显著性结果计算分位数回归值,筛除高度相关的自变量,实现对多重共线性的消除。实验结果表明:与传统方法相比,岭回归应用下,筛除后的自变量更加贴合期望曲线。由此可见,岭回归在消除多重共线性中的应用效果更好。
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