回复 第1楼 的 Sunysu_colck：不了解seemlingly unrelated regression，不过据楼主说，自变量中存在相关性，即常说的复共线性，这是一个非适定（ill-posed）情况，即最小二乘方法得到的模型对噪声比较敏感。因此需要进行一些正则化处理，即加入一些惩罚项。惩罚项可以是基于L2范数的，即岭回归，也可以是基于L1范数的，即lasso。也可以是L2，L1范数的加权，即elastic net。
扯远了，lasso因为加入了L1范数的惩罚项，会对回归系数的大小进行惩罚，即使其收缩了。R中lars：：lars函数可以求lasso回归系数。
