Інколи мінімізувати або взагалі усунути проблему мультиколінеарності можна за допомогою перетворення змінних.
Однією із причин мультиколінеарності факторних ознак є їхня схильність змінюватись в одному напрямку. Зменшення такої залежності здійснюється за допомогою використання у кореляційно-регресійній моделі перших різниць послідовних у часі факторних ознак:
Цей прийом здебільшого зменшує мільтиколінеарність, оскільки різниці факторних ознак не завжди високо колінеарні. Але такі перетворення породжують додаткові проблеми. Випадкова величина може не задовольняти припущення класичного кореляційно-регресійного аналізу, зокрема, виникнення автокореляції випадкової величини. Використання перших різниць призводить до зменшення ступенів вільності на 1, що суттєво впливає на результати у малих вибірках.