《表3 普通最小二乘法估计结果及VIF检验一览表》
为了为实证研究铺平道路,计算系统中每个预测变量的Pearson相关系数。在统计学中,Pearson相关系数是两个变量X和Y之间的线性相关(依赖性)的度量,给出+1和-1之间的值,其中1是总正相关,0是无相关,-1是完全负相关。在大多数情况下,本文涉及变量的相关系数介于0.5和1之间,意味着所选取的变量之间强烈且显著的多重共线性,由此本研究中采用的岭回归研究方法。岭回归实际上是普通最小二乘法的改良回归方法,经常用来解决变量之间存在多重共线性的问题。虽然放弃了部分精度,但是岭回归能得到更可靠的回归方程。(表2、表3)
图表编号 | XD00149226000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.09.16 |
作者 | 吴玲玲、付光辉 |
绘制单位 | 南京工业大学经济与管理学院、南京工业大学经济与管理学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |