我有 5 个变量的时间序列观察结果，y, x_1, x_2, x_3, x_4任务是找出哪些xes 对y. 现在的问题是它们都具有很强的互相关性并表现出共线性。x_1, x_2, x_3, x_4内部没有隐藏的组件，它们对它们是成对的或以任何其他方式共有的——它们只是自然相关的。
可以预见的是，线性回归会给出不合理的结果，在去除其中一个变量后系数会发生剧烈变化，这是高度共线性数据的正常情况。
正如wiki上所建议的，多重共线性的一些补救措施是使用岭回归和主成分回归。但是，当我使用lm.ridge方法时，它给我的系数与lm.
在这种情况下 PCR 可以提供帮助吗？如果可以，R 中有什么简单的方法可以从中检索系数和 p 值？类似于功能汇总表的东西lm。