共線性變數均去中心化

⑴ 什麼是去中心化

去中心化（英語：decentralization）是互聯網發展過程中形成的社會關系形態和內容產生形態，是相對於「中心化」而言的新型網路內容生產過程。
相對於早期的互聯網（Web 1.0）時代，Web 2.0內容不再是由專業網站或特定人群所產生，而是由權級平等的全體網民共同參與、共同創造的結果。任何人都可以在網路上表達自己的觀點或創造原創的內容，共同生產信息。
隨著網路服務形態的多元化，去中心化網路模型越來越清晰，也越來越成為可能。Web 2.0興起後，Wikipedia、Flickr、Blogger等網路服務商所提供的服務都是去中心化的，任何參與者均可提交內容，網民共同進行內容協同創作或貢獻。
之後隨著更多簡單易用的去中心化網路服務的出現，Web2.0的特點越發明顯。例如Twitter、Facebook等更加適合普通網民的服務的誕生，使得為互聯網生產或貢獻內容更加簡便、更加多元化，從而提升了網民參與貢獻的積極性、降低了生產內容的門檻。最終使得每一個網民均成為了一個微小且獨立的信息提供商，使得互聯網更加扁平、內容生產更加多元化。

⑵ 怎麼進行去中心化處理

根據侯傑泰的話：所謂中心化， 是指變數減去它的均值（即數學期望值）。對於樣本數據，將一個變數的每個觀測值減去該變數的樣本平均值，變換後的變數就是中心化的。
對於你的問題，應是每個測量值減去均值。

⑶ eviews 怎麼對數據進行去中心化

減去均數就可以去中心化

⑷ spss中，變數去中心化是變數減去該變數的均值，那麼zscore又是什麼呢

中心化是減去均值，Z分數是再除以標准差，二者都是中心化的方法。

⑸ 什麼是多元共線性

多元共線性：當自變數高度相關時，就會互相削弱各自對y的邊際影響，使本身的回歸系數下降而其標准誤擴大，於是就會出現回歸方程整體顯著，但各個自變數都不顯著的現象，即多重共線性。解決方法之一就是對變數去中心化處理。

⑹ 為什麼當模型存在嚴重的多重共線性時，ols估計量將不具備一致性

在現實經濟運行中，許多經濟變數在隨時間的變化過程中往往存在共同的變化趨勢，使之產生多重共線性；使用截面數據建立回歸模型時，根據研究的具體問題選擇的解釋變數常常從經濟意義上存在著密切的關聯度；在建模過程中由於認識上的局限性造成便來那個選擇不當，從而引起變數之間的多重共線性；在模型中大量採用滯後變數也容易產生多重共線性。

多重共線性的危害有幾個方面：

一是在完全共線性下參數估計量不存在，理由是;1()XX-不存在；

二是近似共線性下OLS參數估計量非有效，理由是參數估計量的方差將可能變得很大；

三是參數估計量經濟意義不合理，如當2X和3X存在線性關系時，2X和3X前的參數並不能反映各自與被解釋變數之間的結構關系；四是變數的顯著性檢驗失去意義，因為無論是t檢驗還是F檢驗，都與參數估計量的方差有關；五是模型的預測功能失效。

檢驗多重共線性的方法思路：用統計上求相關系數的原理，如果變數之間的相關系數較大則認為它們之間存在多重共線性。

克服多重共線性的方法主要有：增加樣本觀測值，略去不重要的解釋變數，用被解釋變數的滯後值代替解釋變數的滯後值，利用參數之間的關系，利用解釋變數之間的關系，變換模型的形式，對數據進行中心化處理，修正Frisch法等。

⑺ 數據中心化為什麼能夠消除多重共線性

一篇JA的論文。應該還是很權威。可能我的表述沒清楚。另外我看教程有的地方講如果解決多重共線性問題時候，也有提到通過「數據中心化」來達到的。但是為什麼呢？原理是什麼？

原文是
為了減少連續變數「經驗/理性導向理解過程」（此變數在此研究中是自變數）與其他自變數「圖片類型」間交互影響產生的多重共線性，自變數在回歸中都進行了均值中心化處理。

「Because indivial difference is a continuous variable, the hypotheses tests used multiple regression analyses. To rece problems with multicollinearity among the continuous variable (experiential–rational processing) and its interaction term with the other variable (picture type), the independent variables were mean centered for the regressions.

⑻ 數據，交互變數一定要去中心化嗎

不一定，中心化處理只不過是為了方便解釋而已，並不影響各項回歸系數。（南心網 調節效應中心化處理）