使用不同的多重共线性的识别方法,发现识别结果彼此矛盾怎么办?

各位少侠&女侠们:

我在看贾平俊的《统计学---基于R》(第二版)时候发现了一个现象:P272 关于共线性识别书中列举了4中方法:
其中第1种: 检验自变量之间的关系系数(书中内容如下)
图片说明

图片说明

按照文中的说法:“由上图种的P值显示,这5个变量种,只有X5 与其他4个自变量之间的关系不显著,而其他4个自变量两辆之间均显著相关” 继而得出结论:“多元线性回归种可能存在多重多重共线性。的情形

而书中接下来介绍了另一种检验方法:容忍度 & 方差膨胀因子(书中结果如下)

图片说明

继而书中得出结论”容忍度均大于0.1,VIF均小于10,这说明本例建立的回归模型共线性并不严重

针对书中的表述,由以下困惑:

1.在方法一中,作者是因何断言“由上图种的P值显示,这5个变量种,只有X5 与其他4个自变量之间的关系不显著,而其他4个自变量两辆之间均显著相关”的? 判断“显著”的标准是什么?

2.两种判断方法之间存在一定的矛盾性:一个说存在共线性问题,(言外之意需要修正模型);另一个则说模型共线性并不严重(言外之意:可以不修改模型),那么作为模型的使用者,我们该怎么应对?

感谢!报拳!

weixin_44941226
互点 这个我知道呀
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