解决问题的思路 ■1、定义违反各个基本假定的基本概念 ■2、违反基本假定的原因、背景 3、诊断基本假定的违反 4、违反基本假定的补救措施(修正)
解决问题的思路 ◼ 1、定义违反各个基本假定的基本概念 ◼ 2、违反基本假定的原因、背景 ◼ 3、诊断基本假定的违反 ◼ 4、违反基本假定的补救措施（修正）
本章主要介绍 4.1多重共线性的实例、定义、产生背景 4.2多重共线性产生的后果 4.3多重共线性的检验; 4.4多重共线性的修正。 4.5违反三个假定的总结 4.6案例
本章主要介绍 4.1 多重共线性的实例、定义、产生背景； 4.2 多重共线性产生的后果； 4.3 多重共线性的检验； 4.4 多重共线性的修正。 4.5 违反三个假定的总结 4.6 案例
4.1多重共线性的实例、定义 产生背景 41.1实例 例一消费与收入、家庭财富 例二汽车保养费与汽车行驶里程、拥 有汽车时间
4.1 多重共线性的实例、定义、 产生背景 ◼ 4.1.1 实例 ◼ 例一 消费与收入、家庭财富 例二 汽车保养费与汽车行驶里程、拥 有汽车时间
4.1.2多重共线性的定义 ■多重共线性:在多元线性回归模型中 解释变量之间存在着完全的线性关系或 近似的线性关系 Y=b+bX1+b2X21+1 完全多重共线性X1+2X2=0 近似多重共线性xx1+2X21+v,=0
4.1.2 多重共线性的定义 ◼ 多重共线性：在多元线性回归模型中， 解释变量之间存在着完全的线性关系或 近似的线性关系 Yi = b0 +b1 X1i +b2 X2i + i 1 X1i + 2 X2i = 0 1 X1i + 2 X2i + vi = 0 完全多重共线性 近似多重共线性
4.1.2多重共线性的定义一一矩阵 形式 在多元线性回归模型Y=BX中,对X的 基本假定是:矩阵X的各列向量之间是 线性无关的,即有: r(X)=k(k<m),即|Ⅹ≠0 如果这一假定不满足,则称模型存在 多重共线性
4.1.2 多重共线性的定义－－矩阵 形式 多重共线性。 如果这一假定不满足，则称模型存在 即 线性无关的 即有： 基本假定是 矩阵 的各列向量之间是 在多元线性回归模型 中，对 的 ( ) ( ), | X X | 0 , : X ' = = r X k k n Y X X