多元回归分析中，多个自变量相关性高，对结果有什么影响？周末就考试了……急啊
多元回归分析，先做了相关性分析，多个自变量有高相关性，但也和因变量有较强的相关性，回归分析后，调整后的判定系数很好，各个自变量的P值也很低，总检验也没问题。我觉得可以做为回归方程的结果。但这些自变量之间有高相关性，这样做对回归方程有什么影响？根据我上面提供的信息可否忽略他们之间的高相关性？
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这个叫多重共线性，根据理论删除一些变量就好了
参数估计不稳定，需要消除共线性才能建模。
你要知道在能够达到同样的拟合优度的情况下，引进的解释变量越少误差越小，就算你这到题目结果满意，但方法是错的，不能应用到其他同类问题上。多重共线性问题还是应该逐步回归分析得到最佳拟合方程。
纯统计方法，要是学计量请自动忽略。按照 AIC 进行变量选择呗。忽略肯定不行，理论上高相关性的变量们会导致预测不准确。各变量的 t test 并不具备太多参考价值，模型建立之后应该先看诊断图检查3大假设。
你的自变量有多重共线性。可以用主成分分析法（Principal components analysis）或者偏最小二乘法回归（Partial least squares regression）来解决。
多重共线性指自变量间存在线性相关关系，即一个自变量可以用其他一个或几个自变量的线性表达式进行表示。若存在多重共线性，计算自变量的偏回归系数B=[(X‘X)-1]X'Y时，矩阵(X'X)不可逆，导致B存在无穷多个解或无解。实际分析中模型主要有以下几种表现：1、整个模型的检验结果为P&α，但各自变量的偏回归系数的统计学检验结果却是P&α.2、专业上认为应该有统计学意义的自变量检验结果却无统计学意义。3、自变量的偏回归系数取值大小甚至符号明显与实际情况相违背，难以解释。4、增加或删除一个自变量或一条记录，自变量片回归系数发生较大变化。以上情况最终使得所得到的线性回归模型，特别是其中的偏回归系数难以有合乎专业知识的解释。-----全文摘自《SPSS统计分析高级教程（第2版）》，张文彤、董伟主编，高等教育出版社
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如何由spss中逐步回归分析看变量解释占多少？
//d://d.hiphotos，困扰很久了，比较选入因素的贡献大小.baidu://d，看回归模型时.hiphotos.baidu.jpg" esrc="/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=7efc1edd53da81cb4eb38bcb6256fc2e/f11f3a292df5e0fe4ab77f285e6034a85edf7268，做多元逐步回归时？希望spss高手多多指点哦.hiphotos，可是怎么看进入因素贡献所占比例呢.jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink"><img class="ikqb_img" src="http在spss中！<a href="/zhidao/pic/item/f11f3a292df5e0fe4ab77f285e6034a85edf7268，呵呵，呵呵，看标准化的贝塔.com/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=656f917fdaa1fe13719cc/f11f3a292df5e0fe4ab77f285e6034a85edf7268.baidu，多谢了
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用每个自变量的标准化B/所有自变量标准化B之和，得出的百分比 即可表示该自变量对因变量的贡献占比
呵呵 ，太谢谢了，我还想问一下，就是，这个有没有理论依据，有人说是模型的r值变化，我在书上也没看到，呵呵，就麻烦了！
这个方法也可以，就是你先引入一部分自变量，进行回归后，得到R值，然后再把另外的一个自变量引入进行回归后，得到R值，两个R值之差就是后面引入的自变量对因变量的贡献 要计算其他自变量对因变量的贡献，也是如此
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呵呵，谢谢了！
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应该是R方的改变值，比如第一个模型和第二个模型的R方相减就是EG对因变量的贡献大小。
呵呵，谢谢呢，一直很困惑呢，这种贡献大小所占的比例，有没有来源呢，比如说，它的理论依据是，哪有有写的没？很感激哦！
张文彤的spss高级统计书中就有提到，这个结论毋庸置疑，学统计的都知道。
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出门在外也不愁请问SPSS的回归分析结果怎么看_百度知道
请问SPSS的回归分析结果怎么看
/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=5c10dd928544ebf86d246c39e9c9fb12/abb051cfadab44bede0d6.jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink">请将上面的几幅图和图标分开分析.jpg" esrc="/zhidao/pic/item/d53fd1e2dc8dfedcc438b1./zhidao/wh%3D450%2C600/sign=0aead4ba67b4ec4bede4f5700f9cebf6c这是我分析相关性得出的数据<a href="http
另外，是不是相关分析后，必须还要回归分析？
提问者采纳
主要看系数0，残差服从正态分布，因变量平均增加0。最后一个图表明.516。希望对你有帮助。后面的sig值小于0，说明系数和0的差别显著，表示自变量增加一个单位。还要看R2=0.516个单位,说明自变量解释了因变量64.05.641.1%的变化前面的几个表是回归分析的结果
残差服从正态分布是什么意思？我这里在研究小学教师幸福感，自愿当老师与以后是否对这份工作比较满意的关系。另外你说的sig值小于0.05，说明系数和0的差别显著 ，这是什么意思？可否结合我的研究明确告诉我，我自学的，是菜鸟看R2=0.641,说明自变量解释了因变量64.1%的变化。是不是就证明了因变量随自变量的变化而变化？ R1和R2 有什么区别？
我已经说得再清楚不过，如果你不理解，就真的说明您没有学过《计量经济学》，没有一丁点计量经济学的基础。那么，我说得再多，你也不能理解。所谓基础不牢，地动山摇。
建立买一本计量经济学书看看，个人推荐孙敬水的，清华大学出版社，第二版。
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