共線性問題，也稱爲多重共線性，是統計學中的一箇概念。它指的是在線性迴歸模型中，解釋變量之間存在精確或高度相關的關係，這會導致模型的估計失真或難以準確估計。共線性通常是由於經濟數據限制導致的模型設計不當，使得設計矩陣中的解釋變量間存在普遍的相關關係。在實際應用中，完全共線性較爲少見，更多的是近似共線性。共線性問題會導致模型參數估計不準確，參數估計值的方差增大，模型參數不穩定，甚至可能出現迴歸係數的符號與實際情況相反的情況。此外，共線性還會影響模型的預測功能，使預測區間變寬，降低預測的準確性。在處理共線性問題時，可以使用方差膨脹因子（VIF）等統計工具來測量和診斷共線性的程度。