多重共线性是回归分析里面的一个知识点。首先你要把模型做出来，然后检查是否有“多重共线性”，如果有则有，如果没有则没有。是否有还是没有，以检测结果为准。
工具/原料
电脑
方法/步骤
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在线性回归模型时，存在这样一种假设，即各个解释变量之间不存在很强的关系。如果解释变量之间存在很强的线性相关关系，就认为数据之间存在共线性问题。
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在解释变量中，有某一解释变量可由其他解释变量线性表出。
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共线性会导致回归参数不稳定，即增加或删除一个样本点或特征，回归系数的估计值会发生很大变化。总结下，共线性对线性模型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； 难以区分每个解释变量的单独影响； 参数的方差增大； 变量的显著性检验失去意义； 影响模型的泛化误差；
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多重共线性诊断发现系数估计值的符号不对；某些重要的解释变量t值低，而R方不低当一不太重要的解释变量被删除后，回归结果显著变化
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多重共线性处理主要方法有：增加样本量、变量聚类、方差膨胀因子、相关系数、逐步回归、PCA、L1 L2正则化
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共线性检验看模型系数，和实际业务是否相符合。（注：在进行完证据权重转化后，系数正负，不在具有实际的业务意义。当woe是好客户占比/坏客户占比时，系数都为负，反之系数都为正。（相关原因可以公式推导））模型R^2较高，通过F检验，系数不能通过t检验
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