Regression analysis by example (Wiley series in probability and mathematical statistics) Chatterjee, S. and Price, B. (1977) 228pp. John Wiley & Sons, N.Y.
VIFに関する有名？な著書。ステップワイズ重回帰分析を用いた論文で引用されることがある（マルチコの基準を「VIF>10」とする記述で引用されている）。
多重共線性の検出、変数選択の箇所に目を通した。
多重共線性の検出は、VIFのほかに、相関行列のcharacteristic roots（固有値eigenvalues, latent roots）も挙げていた。VIF＞10、または、characteristic rootsがゼロに近い場合、データに多重共線性が起きているとみなす。
変数選択法であるstepwise法は、多重共線性がないデータに使うべき。
多重共線性がある場合の対処としては、(1)変数を減らし共線性のないデータを作成する、(2)リッジ回帰を行うの2つを挙げていた。この本では(1)よりも(2)を薦めており、リッジ回帰における変数選択法を事例つきで紹介していた。変数の削減については、特に記載がなかった（見つけられなかった）。
マルチコの対処法としての変数削減は、主流ではないのか？
重回帰分析における変数選択のすべてを統計的手法だけに依存してはいけない、ということなのか？つまり、分析者の判断で事前に使うべきでない変数を除外しておくべきなのか？
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