线性回归多重共线性是什么意思?

线性回归多重共线性指自变量之间存在高度相关关系，比如同时使用身高和体重预测血压时，两者数据变化趋势相似，会干扰模型判断。共线性会导致回归系数不稳定，一个变量的小变动可能让系数值大幅波动，甚至出现符号相反的异常结果。数据集中常见如房屋面积和房间数量、温度和湿度等变量组合容易引发此问题。

多重共线性的影响

多重共线性会降低模型解释力，让自变量的重要性难以准确衡量。比如分析销售额时，广告投入和促销费用若高度相关，模型可能无法区分各自贡献程度。诊断方法包括计算变量间的相关系数或方差膨胀因子，超过10说明存在较强共线性。解决时可剔除冗余变量或改用岭回归等算法，确保模型结果可靠。