去中心化可以消除多重共线性

㈠ 去中心化的好处有哪些

为什么去中心化很重要？它的好处在哪？去中心化有三个优点：

容错性： 去中心化系统不太可能因为某一个局部的意外故障而停止工作，因为它依赖于许多独立工作的组件，它的容错能力更强。

抗攻击性： 对去中心化系统进行攻击破坏的成本相比中心化系统更高。从经济效益上来说，这是抢劫一个房子和抢劫一片村庄的差别。

抗勾结性： 去中心化系统的参与者们，很难相互勾结。而传统企业和政府的领导层，往往会为了自身的利益，以损害客户、员工和公众利益的方式，相互勾结。

容错性的核心，其实就是“可以承受出现错误的能力，以此降低系统崩溃的概率”。

为了保证去中心化的容错能力，下面这些措施可能会有一些帮助：

1.尽可能保持多方竞争关系；

2.升级协议的技术和知识必须是民主化的，这样更多的人就可以共同参与研究、讨论和批评一些明显不良的协议变化；

3.核心的开发和研究人员应该由多个公司或组织雇佣（或者，他们中的许多人可以是志愿者）；

4.挖矿算法应该以最低程度的中心化思路去设计；

理想情况下，我们使用权益证明的方法（POS）来摆脱硬件的中心化风险(当然权益证明可能也会带来新的风险）。

  草流公社在构建上就是引用了区块链去中心化的思路，去中心化并不是完全去中心化，而是弱化中心化，使更多的中心化，而非一个中心化。超级节点号组织全球招募1024个，节点币NODE共10240个，拥有一个节点币就有了表决权，一个NODE为一票，分散决议权，避免过于集中，造成严重化的中心化出现，避免决议议案被少数人把控，导致最终议案不符合多数人的利益。1024个超级节点，每人都是一个中性化的组织单元，这样所有的决议就是只有符合多数人的利益的情况才会通过执行。

      草流公社的通证CAOS就是一款权益性证明的方法（POS）来摆脱硬件的中心化风险，拥有CAOS就拥有了分红权，选举权，决议权，工作权。不但能获得分红和所有投资孵化项目的空投，还可以参加公社提供的付出工作量获得CAOS的工作的权利。

    因为草流公社是由广大超级节点，节点，普通会员组成的投资性组织，因此不会因为某一个节点不作为，瞎作为导致整个公社组织的溃散。多节点，形成只有竞争关系，更好地发挥出个人和团体的参与积极性和尽力做得更好的能动性，是公社发展自主逐步进入良性循环并高度自治。

      草流公社所有人的利益都是通过发行的通证体现的，这样要让通证正好的体现价值，那麽就需要所有人去公共维护，大家持有的都是一样的通证，那麽但持有的通证出现危机时，遭到诋毁攻击时，所有持有者都会自发地站出来维护。团结性更强，凝聚力更高，这就是草流公社为什么把区块链精神运用到草流公社组织运营当中。用最先进的理念武装草流公社组织。

㈡ 去中心化的优缺点是什么

优点：

1、系统安全性高：在去中心化的区块链网络中，无中心节点可攻击。

2、交易安全性高：去中心化的交易方法便捷而简单，无第三方介入，不需要担心信息的泄露。

3、节约性好：由于去中心化处理方式较传统处理方式更为简单与便捷，因此在大数据量交易同时进行时，去中心化的方式会节约资源。

4、自主高效性：去中心化的区块链技术，无需第三方介入，点对点直接交互，使得高效率、无中心化代理、大规模的信息交互方式成为现实。

缺点：

如果“去中心化”广泛使用，权威中心将逐渐被淡化，节点之间传递的信息的可信性与准确性将面临问题。例如，在一个“去中心化”的系统中，有部分节点坏掉，他们可能向外传播错误甚至不传播信息，如此一来无法验证信息传输的准确性。准确性下降，自然无法获得可信性。

去中心化计算

相比之下，集中式计算则是将大部分计算功能从本地或者远程进行集中计算。去中心化计算是一种现代化的计算模式。 与之相反的集中计算，则普遍存在于早期的计算环境当中。 一个去中心化的计算机系与传统的集中式网络相比有很多优点。

台式计算机发展迅猛，潜在的性能远远超过要求的大多数业务应用程序的性能要求。结果，大多数桌面计算机存在着剩余的闲置计算能力. 一个去中心化的计算系统，可以发挥这些潜力，最大限度地提高效率。 然而，它是否增加了整体网络的有效性依然值得商榷。

以上内容参考网络-去中心化

㈢ 「概念」网络中的“中心化” VS “去中心化”

在社会学中有一个概念，叫做"结构洞"。简单的说，当你想要联系到A，但是必须要通过B，这样B就是一个结构洞，而B可能因此而谋利或者产生竞争优势。

"中心化"可以简单的与"结构洞"画上等号。"结构洞"带来的是竞争优势，竞争优势中含有信息不对等、信息流操控等等，这也是"中心化"设计在社交网络中的具体表现。

“去中心化"即减少因为"中心化"带来的巨大竞争优势。"去中心化”不代表没有中心，只是将中心从“人”这种不可控的因素中外移至可控并且中立的因素中，这样之前的竞争优势就不会存在。

因此在某种意义上来说，“去中心化”是一个“降权”的操作，同时对于个人而言可控性更好。经过这样操作后的整个网络形态会成为一个“细胞组织”，他们互相很难受到影响，因而更加稳定，但同时面临了新鲜空气进入困难的问题。

为了更加清晰的区分“中心化”与“去中心化"的概念，我们可以通过下面这张表直观的感受下：

互联网放大了人性，让人以一个人的方式面对整个人类，信息的产生、存储、转发等都是以人为单位，网络让信息得以流通。

Paul Baran在1962年写的一篇文章《On Distributed Communiction Networks》中提出了Packet Switched的概念，并直观的描述了三种不同的连结状态。

“中心化”是绝对的，“去中心化”是相对的。“中心化”向“去中心化”演变的过程是由树到图的过程。

结合上面的三张图，Baran认为，网络的组成结构包括两种状态：中心化和分布式，而去中心化则是两种组成的中间过渡态。

㈣ 多重共线性产生的原因

问题一：多重共线性的原因及其产生的主要后果有哪些 原因主要有3个方面：
（1）经济变量相关的共同趋势
（2）滞后变量的引入
（3）样本资料的限制
主要后果：
（1）完全共线性下参数估计量不存在
（2）近似共线性下OLS估计量非有效
多重共线性使参数估计值的方差增大，1/(1-r2)为方差膨胀因子(Variance Inflation Factor, VIF)
（3）参数估计量经济含义不合理
（4）变量的显著性检验失去意义，可能将重要的解释变量排除在模型之外
（5）模型的预测功能失效。变大的方差容易使区间预测的“区间”变大，使预测失去意义。

问题二：多重共线性的产生原因 主要有3个方面：（1）经济变量相关的共同趋势（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制

问题三：多重共线性产生的原因有哪些 数学建模 多重共线性产生的原因有哪些
最近做回归分析，出现了相关系数与回归方程系数符号相反的问题，经过研究，确认是多重共线性问题并探索了解决方法。
在此将多重共线性的相关知识整理如下。
解释变量理论上的高度相关与观测值高度相关没有必然关系，有可能两个解释变量理论上高度相关，但观测值未必高度相关，反之亦然。所以多重共线性本质上是数据问题。
造成多重共线性的原因有一下几种：
1、解释变量都享有共同的时间趋势；
2、一个解释变量是另一个的滞后，二者往往遵循一个趋势；
3、由于数据收集的基础不够宽，某些解释变量可坦拦能会一起变动；
4、某些解释变量间存在某种近似的线性关系；

问题四：多重共线性的实质是什么为什么会出现多重共线性 多重共线性的典型表现是线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。主要产生原因是经济变量相关的共同趋势，滞后变量的引入，样本资料的限制。 判断是大此否存在多重共线性的方法有特征值，存在维度为3和4的值约等于0，说明存在比较严重的共线性。条件索引列第3第4列大于10，可以说明存在比较严重的共线性。比例方差内存在接近1的数，可以说明存在较严重的共线性。

问题五：多重共线性的实质是什么？为什么会出现多重共线性 多重共线性，解释变量之间存在线性关系违背了解释变量间不相关的经典假设，将会给普通最小二乘法带来严重后果。

问题六：计量经济学的多重共线性是怎么回事 多重共线性,Multi-collinearity,是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。 多重共线性产生的原因主要有3方面： 1. 经济变量相关的共同趋势 2.滞后变量的引入 3.样本资料的限制 多重共线性的影响有: 1.完全共线性下参数估计量不存在 2.近似共线性下OLS估计量非有效. 多重共线性使参数估计值的方差增大,1/(1-r2)为方差膨胀因子(Variance Inflation Factor, VIF) 3.参数估计量经济含义不合理 4.变量的显著性检验失去意义，可能将重要的解释变量排除在模型之外 5.模型的预测功能失效, 变大的方差容易使区间预测的“区间”变大，使预测失去意义. 需要注意：即使出现较高程度的多重共线性,OLS估计量仍具有线性性等良好的统计性质.但是OLS法在统计推断上无法给出真正有用的信息. 多重共线性的解决方法有: 1.排除引起共线性的变量, 找出引起多重共线性的解释变量,将它排除出去,以逐步回归法得到最广泛的应用. 2.差分法, 时间序列数据,线性模型: 将原模型变换为差分模型3.减小参数估计量的方差: 岭回归法（Ridge Regression）

问题七：什么是多重共线性？产生多重共线性的经济背景是什么？多重共线性的危害是什么？为什么会造成这些危害？ 在现实经济运让仿胡行中，许多经济变量在随时间的变化过程中往往存在共同的变化趋势，使之产生多重共线性；使用截面数据建立回归模型时，根据研究的具体问题选择的解释变量常常从经济意义上存在着密切的关联度；在建模过程中由于认识上的局限性造成便来那个选择不当，从而引起变量之间的多重共线性；在模型中大量采用滞后变量也容易产生多重共线性。
多重共线性的危害有几个方面：
一是在完全共线性下参数估计量不存在，理由是'1()XX-不存在；
二是近似共线性下OLS参数估计量非有效，理由是参数估计量的方差将可能变得很大；
三是参数估计量经济意义不合理，如当2X和3X存在线性关系时，2X和3X前的参数并不能反映各自与被解释变量之间的结构关系；四是变量的显著性检验失去意义，因为无论是t检验还是F检验，都与参数估计量的方差有关；五是模型的预测功能失效。
检验多重共线性的方法思路：用统计上求相关系数的原理，如果变量之间的相关系数较大则认为它们之间存在多重共线性。
克服多重共线性的方法主要有：增加样本观测值，略去不重要的解释变量，用被解释变量的滞后值代替解释变量的滞后值，利用参数之间的关系，利用解释变量之间的关系，变换模型的形式，对数据进行中心化处理，修正Frisch法等。

问题八：回归分析中出现的多重共线性问题是什么，如何处理 对多重共线性的两点认识:
①在实际中，多重共线性是一个程度问题而不是有无的问题，有意义的区分不在于有和无，而在于多重共线性的程度。②多重共线性是针对固定的解释变量而言，是一种样本的特征，而非总体的特征。
消除多重共线性的方法:
1.增加样本容量
2.利用先验信息改变
3.删除不必要的解释变量:参数的约束形式
4.其它方法:逐步回归法，岭回归(ridge regression),主成分分析(principal ponents ).
这些方法spss都可以做的，你在数据分析的子菜单下可以找到相应的做法。
删除不必要的方法的时候，最好使用一下逐步回归法，这样比较科学一点。
主成分分析的方法使用比较简单科学，本人介意用该方法。

问题九：多重共线性违背什么假定 （1）完全共线性下参数估计量不存在
（2）近似共线性下OLS估计量非有效
多重共线性使参数估计值的方差增大，1/(1-r2)为方差膨胀因子(Variance Inflation Factor, VIF)如果方差膨胀因子值越大，说明共线性越强。相反 因为，容许度是方差膨胀因子的倒数，所以，容许度越小，共线性越强。可以这样记忆：容许度代表容许，也就是许可，如果，值越小，代表在数值上越不容许，就是越小，越不要。而共线性是一个负面指标，在分析中都是不希望它出现，将共线性和容许度联系在一起，容许度越小，越不要，实际情况越不好，共线性这个“坏蛋”越强。进一步，方差膨胀因子因为是容许度倒数，所以反过来。
总之就是找容易记忆的方法。
（3）参数估计量经济含义不合理
（4）变量的显著性检验失去意义，可能将重要的解释变量排除在模型之外
（5）模型的预测功能失效。变大的方差容易使区间预测的“区间”变大，使预测失去意义。
需要注意：即使出现较高程度的多重共线性，OLS估计量仍具有线性性等良好的统计性质。但是OLS法在统计推断上无法给出真正有用的信息。

㈤ “去中心化”是什么意思

直译：去中心化就是不要中心，

引申义：随着主体对客体的相互作用的深入和认知机能的不断平衡、认知结构的不断完善，个体能从自我中心状态中解除出来，皮亚杰称之为去中心化。

节点之间彼此可... 这种开放式、扁平化、平等性的系统现象或结构，我们称之为去中心化。

㈥ 数据中心化为什么能够消除多重共线性

一篇JA的论文。应该还是很权威。可能我的表述没清楚。另外我看教程有的地方讲如果解决多重共线性问题时候，也有提到通过“数据中心化”来达到的。但是为什么呢？原理是什么？

原文是
为了减少连续变量“经验/理性导向理解过程”（此变量在此研究中是自变量）与其他自变量“图片类型”间交互影响产生的多重共线性，自变量在回归中都进行了均值中心化处理。

“Because indivial difference is a continuous variable, the hypotheses tests used multiple regression analyses. To rece problems with multicollinearity among the continuous variable (experiential–rational processing) and its interaction term with the other variable (picture type), the independent variables were mean centered for the regressions.

㈦ 如何消除多重共线性

问题一：如何消除多重共线性 用逐步回归分析可以消除的
ridge regression也可以
我替别人做这类的数据分析蛮多的

问题二：消除多重共线性的几种方法之间的比较 主成分法和岭回归所估计的参数，都已经不是无偏的估计，主成分分析法作为多元统计分析的一种常用方法在处理多变量问题时具有其一定的优越性，其降维的优势是明显的，主成分回归方法对于一般的多重共线性问题还是适用的，尤其是对共线性较强的变量之间。
岭回归估计是通过最小二乘法的改进允许回归系数的有偏估计量存在而补救多重共线性的方法，采用它可以通过允许小的误差而换取高于无偏估计量的精度, 因此它接近真实值的可能性较大。灵活运用岭回归法, 可以对分析各变量之间的作用和关系带来独特而有效的帮助。

问题三：spss如何消除多重共线性 操作步骤：
1、先打开回归的对话框： *** yse--regression--linear，打开线性回归对话框；
2、将自变量因变量都放到各自的位置，然后点击statistic；
3、在该对话框中，有一个多重共线性诊断的选项，勾选他，如图所示，点击continue按钮，返回主对话框；
4、点击ok按钮，开始输出诊断结果；
5、特征根（Eigenvalue）：多个维度特征根约为0证明存在多重共线性；条件指数（Condition Index）：大于10时提示我们可能存裂汪扒在多重共线性，相关系数矩阵，找到数值接近1的相关，这也提示出可能存在多重共线性。

问题四：怎么在不减少变量下消除多重共线性 基本上，只有一个办法：增大样本量。 多重共线性是一个小样本条件下比较棘手的问题，我们知道在线性回归的情况下，系数估计的方差为： 多重共线性反映在最后一项上，也就是说是的系数的方差变大了。

问题五：利用spss消除多重共线性具体怎么操作 用逐步回归分析可以消除的
ridge regression也可以
我替别人做这类的数据分析蛮多的

问题六：回归分析中出现的多重共线性问题是什么，如何处理 对多重共线性的两点认识:
①在实际中，多重共线性是一个程度问题而不是有无的问题，有意义的区分不在于有和无，而在于多重共线性的程度。②多重共线性是针对固定的解释变量而言，是一种样本的特征，而非总体的特征。
消除多重共线性的方法:
1.增加样本容量
2.利用先验信息改变
3.删除不必要的解释变量:参数的约束形式
4.其它方法:逐步回归法，岭回归(ridge regression),主成分分析(principal ponents ).
这些方法spss都可以做的，你在数据分析的子菜单下可以找到相应的做法。
删除不必要的方法的时候，最好使用一下逐步回归法，这样比较科学一点。
主成分分析的方法使用比较简单科学，本人介意用该方法。

问题七：数据中心化为什么能够消除多重共线性 从相关系数的公式可以看出，变量各自标准化后的两两相关系数是跟原始的一样。怎么可能消除共线性呢，光纤光缆等最好用达标的，我们工程布线喜欢使用菲尼特的。数据中心不仅是一个网络概念，还是一个服务概念，它构成了网络基础资源的一部分，提供了一种高端的数据传输服务和高速接入服务。数据中心提供给用户综合全面的解决方案，为 *** 上网、企业上网、企业IT管理提供专业服务，使得企业和个人能够迅速借助网络开展业务，把精力集中在其核心业务策划和网站建设上，而减少IT方面的后顾之忧。IDC改变了以往互联网的运作和经营模式，使得参加互联网的每一方都能专注其特长。

问题八：回归分析中出现的多重共线性问题是什么，如何处理 多重共线性的陵尘典型表现是线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相肆昌关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。主要产生原因是经济变量相关的共同趋势，滞后变量的引入，样本资料的限制。
判断是否存在多重共线性的方法有特征值，存在维度为3和4的值约等于0，说明存在比较严重的共线性。条件索引列第3第4列大于10，可以说明存在比较严重的共线性。比例方差内存在接近1的数，可以说明存在较严重的共线性。

问题九：如何用spss消除数据间的多重共线性 把数据标准化就行了，一般都是转化成Z分数

问题十：如何用eviews消除多重共线性 在group窗口中，点击view-correlation，会得到相关系数矩阵，一般来说，大于0.8或0.9即有严重的多重共线性，需调整，一般是用逐步回归法剔除一些变量。当然，临界值不是固定的，你可以调低或调高。

㈧ 去中心化是什么的一个特点

去中心化是区块链的典型特点。

去中心化是一种现象或结构，其只能出现在拥有众多用户或众多节点的系统中，每个用户都可连接并影响其他节点。通俗地讲，就是每个人都是中心，每个人都可以连接并影响其他节点，这种扁平化、开源化、平等化的现象或结构，称之为去中心化。

同时去中心化是区块链的典型特征之一，其使用分布式储存与算力，整个网络节点的权利与义务相同，系统中数据本质为全网节点共同维护，从而区块链不再依靠于中央处理节点，实现数据的分布式存储、记录与更新。

去中心化的应用

1、滴滴打车：世界应用广泛的公交车与当下热门APP“滴滴打车”形成了“中心化”与“去中心”的鲜明对比。用户可从身感知：当乘坐公交车时需前往距离乘坐点最近的（集中点）公交站，且其线路覆盖也许只能到达距离目的地一定范围内。

2、以太币：以太币是以太坊的一种数字货币，被视为比特币2.0。以太坊是在比特币的基础上为解决比特币拓展性不足而诞生的平台。开发者可以在这个平台上利用各种模块搭建应用。而开发者们需要使用以太币来支撑应用的运行。

㈨ “去中心化”到底是什么

自穴居的原始人在墙璧上涂鸦时起，人类就一直有记录信息的需求。后来出现了用图书来记录知识，用账本来记录财务债务。到了近代，会用录音机记录声音，用胶卷记录图像。随着互联网数字化的到来，记录方式发生了巨大改变，变得数字化、虚拟化。电子书、电子地图、电子相册以及影视综艺节目也实现了数字化网络传播。

然而，这些记录形式的背后有个共同的深层问题——中心化。中心的重要性在我们心中不言面喻，中心是一个集中所有资源和数据的地方，是所有路径的交错点。中心的意义在于控制。尤其是在工业时代，人们将生产和工作都集中在一起，从而达到完全控制的目的。中心能够控制所有的过程，保证准确和无误。

过去中心化的互联网如果建立一个非常简单的模型，就是一个服务器记录了互联网的所有信息，我们所访问的都是这个服务器上的信息，我们所有的行为都被这个服务器所记录。

当今世界已经被巨头垄断了，大家高频使用的网站或者APP，就那么几个。中国人就是BATJ系列，美国人就是Google、Facebook、Amazon……我们生活中使用的所有互联网服务，所有的信息和交易都要以这些服务器为集中地进行交互。

互联网过度中心化之后，用户的利益就容易被侵犯。过去内容分布在互联网各个角落，你想干掉它们不太容易。过度中心化一大的坏处就在于，比如，即使你不喜欢BAT，你基本也不得不使用它。最近的Facebook隐私问题也充分暴露了中心化的严重危害。

中心化的互联网服务器作为信息的唯一拥有者，或是因为自身利益的影响而操纵自己所存储的信息，或是因为自身系统存在漏洞而造成巨大的损失。这主要表现在三个方面：

首先是自身系统的漏洞。2016年中国农业银行爆出的39亿票据大案就是犯罪嫌疑人通过二次贴现的方式将已入库保管的银行承兑汇票票据包进行贴现。无独有偶，中信银行兰州分行（9.69亿）、天津银行上海分行（涉案7.86亿）、龙江银行（涉案6亿）、宁波银行（涉案32亿）先后爆出票据案件。

其次是中心化服务器因为自身利益操纵信息。旅游平台的机票超卖就是一个典型的例子，2011年国航齐齐哈尔飞往北京的飞机就因为超卖而导致23名乘客无法登记，2013年诺贝尔经济学奖得主席勒（RobertShiller）与妻子正好遇上航空公司机位超卖，最后被赶下飞机。普通消费者对于纠纷的出现只能寄希望于平台对于自身名誉的看重。

最后是中心化服务器因为意外或故意，信息被删除。2016年2月广西浦北县一起烟花爆竹生产企业事故造成一人死亡，但监控视频却被人为删除。2017年11月红黄蓝幼儿园虐童事件监控视频硬盘由于多次强制断电而发生损坏。2018年8月甘肃某幼儿园出现儿童被针扎事件，关键的十分钟视频却莫名其妙消失，园方给出的停电解释却与物业和供电所出具的证明相悖。

除此之外，在中心化平台中，用户为平台提供了大量的数据，却并不能享受数据带来的价值，却还无偿担负数据泄露带来的损失，这其实对于广大的用户而言是极不公平的。

从区块链诞生开始，去中心化就是这项技术最显眼的标签。当然，在走向去中心的大趋势下，可能存在多向演变和阶段性波动。其实，就目前的现状来看，区块链的探索道路，也不是简单的去中心，而可能是多中心或弱中心。现在市场谈论较多的“去中心”，其最终结果更可能是多中心，从而弱化少数中心话语权过强所导致的规则失控。

以金融业为例，当万物互联使得所有个体都有可能成为金融资源配置、金融产业链中重要的中心节点时，或许就实现了最理想的市场状况，使得传统金融中介的中心地位可能会改变。这种改变不是说传统金融完全被革命、被颠覆，而是从垄断型、资源优势型的中心和强中介转化为开放式平台，成为服务导向式的多中心当中的差异化中心，从而使得传统中介中心和新的中介中心获得共赢，在一个共享共赢的金融时代获得一种新的发展定位。

值得关注的是，2008年国际金融危机之后，早期的华盛顿共识走向了失败，出现了大量的中心化趋势。有的希望通过中心化来解决金融政策和交易效率，有的希望通过中心化机制来解决系统性金融风险。所以，当前市场面临的一个重要挑战实际上就是“中心化”与“弱中心”的挑战。

区块链能够遏制传统“中心化”模式下的“短板”，也是为了达到罗伯特·希勒在《金融与美好社会》一书中所描述的目标。希勒教授是理想主义者，他相信人性的光辉。“通过技术安排为公众的利益重塑金融业，把金融业作为人类财富的管理者；通过公众的广泛参与，让金融业为人类社会的良性发展服务。全民的广泛参与也会打破金融的精英权力结构，使得金融民主化，并实现财富分配的公平。”

随着社会的进步，个人所能创造的价值已经极大的增加，在这样的情况下，中心化体系往往践踏个人的权利，相比之下，去中心化给我们描绘的是一个更自由、更透明、更公平的未来。尽管这个过程才刚刚开始，未来的发展还有很多的不确定性，但是它所彰显的变革却鼓舞人心。

㈩ 什么是多元共线性

多元共线性：当自变量高度相关时，就会互相削弱各自对y的边际影响，使本身的回归系数下降而其标准误扩大，于是就会出现回归方程整体显著，但各个自变量都不显著的现象，即多重共线性。解决方法之一就是对变量去中心化处理。