《表3 共线性诊断：我国社会消费品零售额影响因素分析——基于岭回归》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《我国社会消费品零售额影响因素分析——基于岭回归》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

从表2的共线性统计资料可见，4个自变量的膨胀系数VIF分别为136.083、412.189、59.283、154.840，均大于10，说明存在多重共线性。再观察表3中的共线性诊断结果，4维度特征值为0，5维度特征值为1.04E-5，非常接近于0，证实存在共线性；3维度、4维度、5维度的条件指数分别为38.138、204.736、674.614，大于30，也证明存在共线性；X1在5维度的方差比例为0.97，大于0.5，X2在4维度的方差比例为0.66，大于0.5，X3在4维度的方差比例为0.93，大于0.5，X4在4维度的方差比例为0.76，大于0.5，同样证明存在共线性。综上所述，自变量满足共线性的所有条件，说明4个自变量数据之间存在严重的共线性，无怪乎回归的参数不能客观反映自变量与因变量的关系，而解决的最好办法就是采用岭回归方法估计回归系数。