多重共線性是普遍存在的，通常情況下，如果共線性情況不嚴(yán)重（VIF<5），不需要做特別的處理。如存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題，可以考慮使用以下幾種方法處理：

1. 手動(dòng)移除出共線性的變量

先做下相關(guān)分析，如果發(fā)現(xiàn)某兩個(gè)自變量X（解釋變量）的相關(guān)系數(shù)值大于0.7，則移除掉一個(gè)自變量（解釋變量），然后再做回歸分析。此方法是最直接的方法，但有的時(shí)候我們不希望把某個(gè)自變量從模型中剔除，這樣就要考慮使用其他方法。

2. 逐步回歸法

讓系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行自變量的選擇剔除，使用逐步回歸將共線性的自變量自動(dòng)剔除出去。此種解決辦法有個(gè)問(wèn)題是，可能算法會(huì)剔除掉本不想剔除的自變量，如果有此類情況產(chǎn)生，此時(shí)最好是使用嶺回歸進(jìn)行分析。

3. 增加樣本容量

增加樣本容量是解釋共線性問(wèn)題的一種辦法，但在實(shí)際操作中可能并不太適合，原因是樣本量的收集需要成本時(shí)間等。

4. 嶺回歸

上述第1和第2種解決辦法在實(shí)際研究中使用較多，但問(wèn)題在于，如果實(shí)際研究中并不想剔除掉某些自變量，某些自變量很重要，不能剔除。此時(shí)可能只有嶺回歸最為適合了。嶺回歸是當(dāng)前解決共線性問(wèn)題最有效的解釋辦法。