1. 多重共线性的现象？
- 回归系数与常识相反
- 某些重要的自变量的 t t t值低（ t t t值越低，越不能拒绝 β = 0 \beta=0 β=0的原假设），即某些重要的自变量不能通过回归系数的显著性检验
- 本不显著的自变量却呈现出显著性
2. 什么是多重共线性？
线性回归模型的自变量之间存在近似线性关系。
3. 为什么会有多重共线性？
- 自变量之间的确存在某种线性关系
- 数据不足
- 错误地使用虚拟变量。（比如，同时将男、女两个虚拟变量都放入模型，此时必定出现共线性，称为完全共线性）
4. 如何检验多重共线性？
- VIF检验：
什么是VIF？
VIF衡量了多重共线性使相应的系数的估计值的方差的增大程度。一个系数的VIF越大，说明多重共线性增大了这个系数估计值的方差。
怎么计算VIF？
假设线性模型为 Y = β 0 + β 1 X 1 + ⋯ + β p X p + e Y=\beta_0+\beta_1X_1+\cdots+\beta_pX_p+e Y=β0+β1X1+⋯+βpXp+e，假设要计算 β k \beta_k βk的VIF，先用其它自变量对 β k \beta_k βk进行回归，即 X k = β 0 + β 1 X 1 + ⋯ + β k − 1 X k − 1 + β k + 1 X k + 1 + ⋯ + + β p X p + e X_k=\beta_0+\beta_1X_1+\cdots+\beta_{k-1}X_{k-1}+\beta_{k+1}X_{k+1}+\cdots++\beta_pX_p+e Xk=β0+β1X1+⋯+βk−1Xk−1+βk+1Xk+1+⋯++βpXp+e
然后计算此模型的 R 2 R^2 R2，进而得到 V I F = 1 1 − R 2 VIF=\frac{1}{1-R^2} VIF=1−R21
V I F VIF VIF越大，说明 R 2 R^2 R2越大，说明模型拟合的越好，即 X k X_k Xk越有可能和其它自变量有线性相关关系
有的是VIF>10，有的是VIF>5
- 相关系数分析
相关系数越大，说明越有可能存在线性相关关系。但相关系数小，不能说明不存在复共线性？（难道是因为不相关不能推出不独立，即两个变量即使相关系数很小，但依旧是不独立的？）、
5. 多重共线性有什么影响？
- 回归模型缺乏稳定性。样本的微小扰动都可能带来参数很大的变化（因为参数估计值得方差变得很大）
- 变量的显著性检验失去意义
- 难以区分每个解释变量的单独影响
- 参数的方差增大（ V a r ( β ) = σ 2 ( X ⊤ X ) − 1 Var(\beta)=\sigma^2(X^\top X)^{-1} Var(β)=σ2(X⊤X)−1，多重共线性会导致 X ⊤ X X^\top X X⊤X接近于奇异矩阵，即使能算出逆，对角线上得值也会很大）
6. 该如何处理？
- 岭回归，岭回归牺牲了无偏性，但换来方差的减小
- 增加数据量（很难）
- 手动移除出共线性的变量。即手动删除相关性高的自变量，但有的时候我们不希望把某个自变量从模型中剔除，这样就要考虑使用其他方法。
- 主成分分析
7. 对逻辑回归的影响？
-
参数更新方式：
weights = weights - alpha * dataMatrix.transpose()* error，所以对逻辑回归损失函数的最优化没影响 -
模型参数估计不准确，有时甚至会出现回归系数的符号与实际情况完全相反的情况
-
本应该显著的自变量不显著，本不显著的自变量却呈现出显著性（也就是说，无法从p-值的大小判断出变量是否显著）
-
多重共线性使参数估计值的方差增大，模型参数不稳定，也就是每次训练得到的权重系数差异都比较大
参考：多重共线性详解
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