论文研究 - 存在多重共线性的情况下选择适当的回归模型
这项工作旨在检测和解决回归分析中的多重共线性问题。 因此，方差膨胀因子（VIF）和条件指数（CI）被用作这种检测的量度。 除了传统的简单线性回归之外，岭回归（RR）和主成分回归（PCR）是建模中使用的其他两种方法。 为了比较这两种方法，使用了模拟数据。 我们的任务是根据各自方法的均方误差确定每种方法的有效性。 从结果可以发现，当预测变量之间存在多重共线性时，岭回归（RR）方法优于主成分回归。
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