7个自变量，多元回归，逐步回归选择自变量后检验多重共线性后，利用主要成分分析消除共线性，R语言代码

以下是使用 R 语言进行主成分分析消除共线性的代码示例：

假设自变量存储在名为 `mydata` 的数据框中，目标变量存储在名为 `mytarget` 的向量中，代码如下：

# 加载主成分分析包
library("psych")

# 选择自变量
myvars <- c("var1", "var2", "var3", "var4", "var5", "var6", "var7")

# 从数据框中提取自变量
mydata <- mydata[, myvars]

# 标准化自变量
mydata_stand <- scale(mydata)

# 进行主成分分析
my_pca <- principal(mydata_stand, nfactors = 7, rotate = "none")

# 选择特征值大于1的主成分
my_pca_vars <- my_pca$scores[, my_pca$values > 1]

# 将主成分作为新的自变量
mydata_new <- as.data.frame(cbind(my_pca_vars, mytarget))

# 进行多元回归分析
my_lm <- lm(mytarget ~ ., data = mydata_new)

在上述代码中，我们首先选择自变量，然后从数据框中提取这些自变量，并进行标准化处理。接着，使用 `psych` 包中的 `principal` 函数进行主成分分析，并选择特征值大于1的主成分作为新的自变量。最后，使用 `lm` 函数进行多元回归分析。