模型出现多重共线性是什么意思?

模型出现多重共线性指模型中的自变量之间存在高度相关关系，比如身高和体重、年龄和工作年限这些变量同时出现，导致模型难以区分各自的影响。这种情况会让回归系数变得不稳定，标准误差增大，甚至出现与常识相反的结果。

解决多重共线性可以尝试减少变量数量，比如合并相关变量或使用主成分分析。实际分析中，检查方差膨胀因子或相关系数矩阵能帮助发现问题。忽略多重共线性会让模型结果不可靠，影响预测准确性。