중대한 다중 공선성의 가능한 해결 방법:
   • 다항식을 적합시키는 경우 예측 변수의 평균을 예측 변수 값에서 뺀다.
   • 높은 상관 관계가 있는 예측 변수를 모형에서 제거한다. 이러한 예측 변수는
     반복적인 정보를 제공하기 때문에 모형에서 제거하면 대부분 R2값이 상당히 줄어든다.
     이 변수들을 제거하려면 단계적 회귀 분석, 최량 부분 집합 회귀 분석 또는
     데이터 집합에 대한 특별한 지식을 사용한다.
 
 

 

   • 부분 최소 제곱 또는 주성분 분석을 사용한다. 이 방법들은 예측 변수의 수를
     상관되지 않은 성분들의 더 작은 집합으로 줄인다.
 
 

 
 
예를 들어 어떤 장난감 제조업체에서 조사 결과로부터 고객의 만족도를 예측하려고 하며
"강도"와 "파손 방지성"을 회귀 분석 모형의 예측 변수로 포함한다. 분석시 확인 결과
두 변수는 음의 방향으로 강하게 상관되어 있으며 VIF가 5보다 크다면, 두 가지 변수 중
하나를 제거해 볼 수 있다. 또한 부분 최소 제곱 또는 주성분 분석을 사용하여 "내구성"
성분을 생성하는 데 해당 관련 변수를 사용할 수 있다.