共线性分析流程？

一、共线性分析流程？

一、造成多重共线性的原因

多重共线性问题就是说一个解释变量的变化引起另一个解释变量地变化。如果各个自变量x之间有很强的线性关系，就无法固定其他变量了，就找不到x和y之间真实的关系了。

通俗地讲共线性是指，自变量X（解释变量）影响因变量Y（被解释变量）的时候，多个X之间本身就存在很强的相关关系，即X之间有着比较强的替代性，因而导致共线性问题。

二、多重共线性的检验

回归分析时，直接查看VIF值，如果全部小于10（严格是5），则说明模型没有多重共线性问题，模型构建良好；反之若VIF大于10说明模型构建较差。

也可以直接做相关分析，如果某两个自变量X（解释变量）的相关系数值大于0.7，也有可能出现很强的共线性问题。

三、解决方法

共线性问题共有以下五种解决办法：

1. 手动移除出共线性的自变量

先做下相关分析，如果发现某两个自变量X（解释变量）的相关系数值大于0.7，则移除掉一个自变量（解释变量），然后再做回归分析。但此种办法有一个小问题，即有的时候根本就不希望把某个自变量从模型中剔除，如果有此类情况，可考虑使用逐步回归让软件自动剔除，同时更优的办法可能是使用岭回归进行分析。

2. 逐步回归法

让软件自动进行自变量的选择剔除，逐步回归会将共线性的自变量自动剔除出去。此种解决办法有个问题是，可能算法会剔除掉本不想剔除的自变量，如果有此类情况产生，此时最好是使用岭回归进行分析。

3. 增加样本容量

增加样本容量是解释共线性问题的一种办法，但在实际操作中可能并不太适合，原因是样本量的收集需要成本时间等。

4. 岭回归

上述第1和第2种解决办法在实际研究中使用较多，但问题在于，如果实际研究中并不想剔除掉某些自变量，某些自变量很重要，不能剔除。此时可能只有岭回归最为适合了。岭回归是当前解决共线性问题最有效的解释办法，但是岭回归的分析相对较为复杂，后面会提供具体例子，当然也可以参考SPSSAU官网岭回归说明。

5. 利用因子分析合并变量

共线性问题的解释办法是，理论上可以考虑使用因子分析（或者主成分分析），利用数学变换，将数据降维提取成几个成分，即把信息进行浓缩，最后以浓缩后的信息作为自变量（解释变量）进入 模型进行分析。此种解释办法在理论上可行，而且有效。但实际研究中会出现一个问题，即本身研究的X1,X2,X3等，进行了因子分析(或主成分）后，变成成分1，成分2类似这样的了，意义完全与实际研究情况不符合，这导致整个研究的思路也会变换，因而此种办法适用于探索性研究时使用，而不适合实际验证性研究。

二、向量共线性质？

两向量共线说明两向量所在的直线重合，一个向量等于另一个向量的n倍或几分之几，第一个的向量的横坐标乘以第二个向量的纵坐标加第一个向量的纵坐标乘以第二个向量的横坐标等于零。

共线向量定理可用于：

1、判定两个向量是否平行；

2、建立方程解出未知数；

3、判定三点共线，共线向量就是平行向量，平行向量不一定是共线向量。

三、共线性检验目的？

多重共线性是指自变量之间存在一定程度的线性相关，会给变量对模型的贡献性带来影响。即若有两个变量存在共线性，在相互作用计算后，其一的变量的影响会相对减弱，而另一个变量的作用却会相对增强。

处理原则：

（1）多重共线性普遍存在，程度不一，轻微的多重共线性问题可不采取措施。

（2）严重的多重共线性问题，一般可根据经验或通过分析回归结果发现。如影响系数符号，重要的解释变量t值很低。

（3）若模型仅用于预测，只要拟合程度好，可不处理多重共线性。

 处理方法：

（1）增加样本数据量。

（2）采用逐步回归结合主观分析的方法，从少到多的做特征选择。

（3）从共线问题的自变量中剔除一些不重要的变量。

四、vif共线性检验命令？

VI f共线性检验的命令是v r f加上命令执。

五、共线性分析的意义？

共线性是指自变量之间存在一定程度的线性相关，会给变量对模型的贡献性带来影响。即若有两个变量存在共线性，在相互作用计算后，其一的变量的影响会相对减弱，而另一个变量的作用却会相对增强。

共线性分析可以分析不同版本基因组间的共线性区域和非共线性区域,找出重组区域,也可以矫正不同基因组在组装过程中出现的错误!对于今天的生物多样性发展具有重要意义，另外也有利于促进科技的发展和生物学、医学的发展。

六、stata共线性检验命令？

共线性用vif命令检验。大于10即有严重共线性。

七、多重共线性概念？

1.多重共线性是指几条不同的直线在空间上并不相交，却具有相同的方向。

2.它通常用于表示两个变量之间相关性的强弱。其大小反映了两个随机变量之间线性关系的密切程度。

3.如果相关系数很大，说明两个随机变量的关系非常密切。如果某些变量相关性很小，而另一些变量相关性很大，则可能存在多重共线性问题。

4.多重共线性问题往往与自相关、偏相关等现象紧密相联。因此，在实际工作中需要注意分析处理。

八、共线性容差多少？

1、看回归分析里面的VIF值，当VIF的值越大的话，那么多重共线性越就越严重。通常情况下VIF大于10的时候，说明模型存在着严重的共线性问题。

2、看容差值，容差值=1/VIF，当容差值大于0.1的话，则表示没有共线性。

3、当一个自变量与其他自变量之间的相关系数显著，那么说明可能存在多重共线性问题。

九、共线性检验方法？

1、简单相关系数矩阵法（辅助手段）

此法简单易行；但要注意两变量的简单相关系数包含了其他变量的影响，并非它们真实的线性相关程度的反映，一般在0.8以上可初步判定它俩之间有线性相关。

2、变量显著性与方程显著性综合判断

（修正）可决系数大，F值显著大于临界值，而值不显著；那么可认为存在多重共线性。

3、辅助回归

将每个解释变量对其余变量回归，若某个回归方程显著成立，则该解释变量和其余变量有多重共线性。

（4）方差扩大（膨胀）因子法

（5）直观判断法

增加或者减少一个解释变量，或者改变一个观测值时，回归参数发生较大变化。重要解释变量没有通过t检验。有些解释变量的回归系数符号与定性分析的相反。

十、基因共线性分析的意义？

1. 基因家族的基因在物种之间都是比较保守的，通过基因家族分析可以得到某物种特有的家族基因，而这些基因则有可能与该物种的特异性有关。

2. 通过基因共线性对多物种构建系统发育树，从而得到物种起源进化或亲缘关系方面的信息，并为后续遗传操作提供参考。

3. 基于单拷贝基因家族，可估算出物种间的分歧时间。

4. 通过基因共线性的分析可以挖掘某物种中哪些基因发生了明显的扩增/收缩，这些变化可能与该物种某些强/弱化的生物学分子功能有关。

5. 通过分析家族基因在进化过程受到的正向选择，确定与该物种环境适应性相关的基因。