克劳迪娅·加西亚;加西亚·加西亚，卡塔琳娜·B。;罗曼省萨尔梅隆 环境回归模型中的共线性：来自世界数据的证据。 （英语） Zbl 1480.62228号 统计方法应用。 30，第3期，895-926（2021）. 小结：尽管有证据表明，环境影响因素之间的相关性在经济计量环境模型中大多被忽视，或者使用传统方法（如岭回归）进行处理，当目标是预测且估计参数未被解释为因果效应时，推荐使用岭回归。本文采用替代方法解决了现有的共线性问题，不仅从机械上缓解了这个问题，而且还隔离了环境影响因素的影响，其主要目标是为各国设计更好的政策。应用这些方法对114个国家最近13年的二氧化碳排放量进行了分析，并将实证和方法学的结果进行了比较。用残差化或提高回归程序处理共线性，使研究人员能够对影响CO2排放的不同因素之间的关系有一个全局的认识，从而得出与传统方法不同的结论。 MSC公司： 62页第12页 统计学在环境和相关主题中的应用 62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索） 62H25个 因子分析和主成分；对应分析 关键词：环境影响因素;因果关系;共线性;居住化;提高回归 软件：勒姆里奇 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.García-Garcí）等人，《统计方法应用》。30，编号3，895--926（2021；Zbl 1480.62228） 全文： DOI程序 参考文献： [1] Alauddin，M。；Nghiem，H.，教学属性是否会造成多重共线性问题？实证研究，《经济分析政策》，40，3，351-361（2010）·doi:10.1016/S0313-5926（10）50034-1 [2] 阿尔坎塔拉，V。；Padilla，E.，Análisis de las emissiones de \（CO_2）y sus factores explicativos en las differentesáreas del mundo，《国家经济评论》，4，17-37（2005） [3] Alin，A.，多重共线性，Wiley Interdiscip Rev Comput Stat，2，3，370-374（2010）·doi:10.1002/wics.84 [4] 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