多重共线性的修正措施?

修正多重共线性常用方法包括增加样本量、删除冗余变量、使用主成分分析降维。增加样本量能减少变量间的偶然相关性；删除高度相关的变量可保留核心指标；主成分分析将多个变量转化为少数综合指标，避免信息重叠。

多重共线性的处理技巧

岭回归和Lasso回归能有效处理共线性问题。岭回归通过添加惩罚项缩小系数，Lasso则直接剔除不重要的变量。变量筛选时可用方差膨胀系数判断，超过10说明存在严重共线性。标准化数据后再建模，结果会更稳定可靠。