闫同学2018-11-20 20:52:41
闫同学老师，请问多重共线性为何不会影响参数估计的一致性？
回答（1）
Chris Lan2018-11-21 11:01:43
Chris Lan同学你好，
多重共线性问题，是指多元回归中自变量之间存在显著的线性关系，这会导致模型所有的估计参数有问题。
例如，有一个回归模型Y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+ε，如果自变量x1和x2和x3之间有显著的线性关系，就会导致x1的变动也会带来x2和x3的变化，因此x1单独的变化，就无法解释他跟Y之间的关系，从而导致了模型的系数是相互有影响的，因此就会造成问题。回归模型回归的就是这个系数，如果系数不可靠，那一切模型的参数就都不可靠了。
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但是视频里老师讲的是不会影响Bj的估计值啊？
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补充一下，就是截图中第一句话如何解释？
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同学你好，
所谓估计量的一致性，是指当增加样本容量n的时候，模型的参数估计会越来越准确，虽然存在多重共线性问题，但是我样本越多，估计的越准，这个性质是不变的。
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