多重共线性诊断matlab的程序

多重共线性（Multicollinearity）指的是在多元线性回归分析中，自变量之间存在较高的相关性，会导致回归系数偏差较大，降低了回归模型的精度。在 Matlab 中，可以使用下面的步骤进行多重共线性诊断：

1. 导入数据并进行多元线性回归分析。

2. 计算自变量之间的相关系数矩阵。

3. 计算矩阵的行列式值和特征值，判断是否存在高度相关的自变量。

4. 计算方差扩大因子（VIF）和条件数（Condition Number），判断自变量之间的共线性情况。

5. 根据 VIF 和 Condition Number 的阈值判断哪些自变量需要被排除或者进行组合。

下面是一个简单的 Matlab 程序示例，用于计算自变量之间的相关系数矩阵、VIF 和 Condition Number：

% 导入数据并进行多元线性回归分析
data = csvread('data.csv');
X = data(:, 1:end-1);
y = data(:, end);
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X);

% 计算自变量之间的相关系数矩阵
corr_matrix = corr(X);

% 计算矩阵的行列式值和特征值
det_corr = det(corr_matrix);
eig_corr = eig(corr_matrix);

% 计算方差扩大因子（VIF）和条件数（Condition Number）
VIF = diag(inv(X'*X))*max(eig(X'*X));
cond_num = cond(X);