宇同学2023-11-21 11:41:51
宇同学这里提到的相关性是否可以理解M1中线性假设条件5b，X1，X2之间或者X1的组合和X2的组合之间不具有强相关性，但是可能存在弱相关（不违反线性的假设条件）？
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爱吃草莓的葡萄2023-11-22 09:40:20
爱吃草莓的葡萄同学你好。这里没有同学说的这么深的讨论，X1与X2既可以是强相关性（违反假设），也可以是不存在强相关性（不违反假设），因为此处仅讨论的是联合检验。
在后面学习多重共线性的检测方法时，就有用到F检验，即单个t检验不显著，整体F检验显著，说明存在多重共线性。
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这里说联合检验是general F-test 还是joint F-test,在M3里面有说多重共线性问题，有说到pairwise correlation |ρ|> 0.7就算是存在多重共线性，但是在M1里面老师说存在exact linear relation 代表|ρ| =1时才算存在共线性问题，可以帮忙区分一下，|ρ|> 0.7和|ρ| =1具体区别在哪？
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同学你好。是一个意思，只不过检验系数的个数不同导致F检验公式不同。general F检验，是我们对所有回归斜率系数进行联合检验，原假设是所有斜率系数都等于0，这是general F 检验，这在一级有学到。在二级又改变了F检验形式，例如5因子模型，对其中3个因子做联合检验，即原假设为这三个因子都等于0，这是joint F 检验。这两种检验形式是一样的，名称是joint还是general不重要，重要的是知道是F检验。
joint：联合的；general：一般的，总的，整体的，普遍的。
|ρ| =1说明存在完全多重共线性，|ρ| ＞0.7说明可能存在多重共线性。在M3中我们谈的比较松是多重共线性。完全多重共线性一般很难达到，难道除了|ρ| =1（完全多重共线性）就会违反假设|ρ| =0.999（非完全多重共线性）就不会违反假设吗。
|ρ| ＞0.7来判断多重共线性是一个经验法则。
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