F(B2)= 23 显然,当解释变量X2、ⅹ3之间的相关系数r23的绝对值越大,共线性程 度就越高,参数估计值的方差就越大,越不准确,且随着相关系数的增大, 方差以更大的幅度增加。 多重共线性的影响 (1)参数估计值的方差增大,估计量的精度大大降低。影响预测结果(准 确度和置信区间) (2)参数估计值的标准差增大,使的t检验值变小,增大了接受H,舍弃 对因变量有显著影响的变量。 (3)尽管t检验不显著,但是R2仍可能非常高。 (4)OLS估计量对观测值的轻微变化相当敏感。 第三节多重共线性的探査和解决 、多重共线性的探查 由于多重共线性使一种普遍现象,而多重共线性的程度影响了参数估 计结果,因此我们关心的是共线性的程度,而不是共线性是否存在。 − = (1 ) ) ˆ ( 2 2 3 2 2 3 x r Var i   显然，当解释变量X2、X3之间的相关系数 r23 的绝对值越大，共线性程 度就越高，参数估计值的方差就越大，越不准确，且随着相关系数的增大， 方差以更大的幅度增加。 三、多重共线性的影响 （1）参数估计值的方差增大，估计量的精度大大降低。影响预测结果（准 确度和置信区间）。 （2）参数估计值的标准差增大，使的t 检验值变小，增大了接受H0，舍弃 对因变量有显著影响的变量。 （3）尽管t 检验不显著，但是R2仍可能非常高。 （4）OLS估计量对观测值的轻微变化相当敏感。 一、多重共线性的探查 由于多重共线性使一种普遍现象，而多重共线性的程度影响了参数估 计结果，因此我们关心的是共线性的程度，而不是共线性是否存在。 第三节 多重共线性的探查和解决