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统计学意义下的多重共线性检验方法 被引量:65

Multicollinearity Test Under Statistical Significance
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摘要 回归模型中自变量的高度相关关系导致了多重共线性的发生,传统的多重共线性检验方法不具有明确的检验标准,文章基于Farrar和Glauber提出的Bartlett统计量检验方法进行改进,解决了FG方法适用的普遍性,使该方法具有统计学上的显著意义。并且通过蒙特卡洛模拟验证了该方法的有效性。 The high correlation of independent variables in the regression model leads to the occurrence of multicollinearity,and the traditional multicollinearity test does not have a clear test standard. This paper is based on the Bartlett statistical magnitude test proposed by Farrar and Glauber to make improvement and obtain the universality of application of FG method, making this method statistically significant. Finally, the paper verifies the effectiveness of the proposed method by Monte Carlo simulation.
作者 朱钰 郑屹然 尹默 Zhu Yu;Zheng Yiran;Yin Mo(Institute of Statistics,Xi’an University of Finance and Economics,Xi’an 710100,China)
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第7期34-36,共3页 Statistics & Decision
关键词 多重共线性 FG方法 Bartlett统计量 统计显著性 蒙特卡洛模拟 multicollinearity FG method Bartlett statistics statistical significance Monte Carlo simulation
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献2

  • 1[2][美]DN古扎拉蒂著,林少宫译.计量经济学[M].北京:中国人民大学出版社,2000.
  • 2赵进文.经济计量诊断学[M].天津:天津人民出版社,2000..

共引文献14

同被引文献1107

引证文献65

二级引证文献324

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