Запитання з тегом «multicollinearity»

Я натрапив на дуже хороший текст про Bayes / MCMC. ІТ передбачає, що стандартизація ваших незалежних змінних зробить алгоритм MCMC (Metropolis) більш ефективним, але також може зменшити (багато) колінеарність. Чи може це бути правдою? Це щось, що я повинен робити як стандарт . (Вибачте). Kruschke 2011, Doing Bayesian Analysis Data. …

13 bayesian  mcmc  multicollinearity  standardization 

Мені знайоме поняття категоричних змінних та відповідне кодування фіктивних змінних, що дозволяє нам підходити до одного рівня як базового рівня, щоб уникнути колінеарності. Мені також знайоме, як інтерпретувати оцінки параметрів з таких моделей: Передбачувана зміна результату для заданого відповідного рівня категоричного прогноктора стосовно базової категорії. Я не впевнений у тому, …

13 regression  interpretation  proportion  multicollinearity 

Що таке приклад ідеальної колінеарності з точки зору дизайнерської матриці ?XXX Я хотів би приклад, коли неможливо оцінити, оскільки не є зворотним.β^=(X′X)−1X′Yβ^=(X′X)−1X′Y\hat \beta = (X'X)^{-1}X'Y(X′X)(X′X)(X'X)

12 regression  multicollinearity  matrix  matrix-inverse 

Припустимо, у нас є лінійна модель Model1і vcov(Model1)дає таку матрицю: (Intercept) latitude sea.distance altitude (Intercept) 28.898100 -23.6439000 -34.1523000 0.50790600 latitude -23.643900 19.7032500 28.4602500 -0.42471450 sea.distance -34.152300 28.4602500 42.4714500 -0.62612550 altitude 0.507906 -0.4247145 -0.6261255 0.00928242 Для цього прикладу, що насправді відображає ця матриця? Які припущення ми можемо сміливо зробити для нашої …

12 r  interpretation  multicollinearity  assumptions  covariance-matrix 

При використанні природних (тобто обмежених) кубічних сплайнів базові функції, створені вкрай колінеарними, і при використанні в регресії, здається, створюють дуже високу статистику VIF (коефіцієнта дисперсії), що сигналізує про мультиколінеарність. Коли ми розглядаємо випадок моделі для прогнозування, це питання? Схоже, це завжди буде так через характер конструкції шпонки. Ось приклад в …

12 multiple-regression  generalized-linear-model  predictive-models  multicollinearity  splines 

У мене є набір даних, що містить 365 спостереження за трьома змінними, а саме pm, tempі rain. Тепер я хочу перевірити поведінку pmу відповідь на зміни інших двох змінних. Мої змінні: pm10 = Відповідь (залежно) temp = предиктор (незалежний) rain = предиктор (незалежний) Далі наведена кореляційна матриця для моїх даних: …

11 correlation  multiple-regression  multicollinearity  regression-strategies 

Я хочу виявити, чи колінеарність є проблемою в моїй регресії OLS. Я розумію, що коефіцієнти інфляції дисперсії та індекс стану є двома загальноприйнятими заходами, але мені важко знайти щось певне щодо достоїнств кожного підходу чи таких, якими мають бути оцінки. Видатне джерело, яке вказує, який підхід робити та / або …

11 multiple-regression  references  least-squares  multicollinearity  vif 

Відмова: Це для домашнього завдання. Я намагаюся придумати найкращу модель для ціни на алмази, залежно від кількох змінних, і, здається, поки що у мене досить гарна модель. Однак я зіткнувся з двома змінними, які, очевидно, колінеарні: >with(diamonds, cor(data.frame(Table, Depth, Carat.Weight))) Table Depth Carat.Weight Table 1.00000000 -0.41035485 0.05237998 Depth -0.41035485 1.00000000 …

11 regression  correlation  self-study  model-selection  multicollinearity 

Є багато про колінеарність щодо безперервних прогнозів, але не так багато, що я можу знайти на категоричних прогнозах. У мене дані цього типу проілюстровані нижче. Перший фактор - генетична змінна (кількість алелів), другий - категорія захворювання. Очевидно, що гени передують захворюванню і є фактором прояву симптомів, що призводять до діагностики. …

11 r  anova  categorical-data  multicollinearity  sums-of-squares 

У статті, яку я написав, я моделюю випадкові величини і а не і Y, щоб ефективно усунути проблеми, які виникають, коли X і Y сильно співвідносяться і мають однакову дисперсію (як у моїй програмі). Судді хочуть, щоб я дав посилання. Я міг би це легко довести, але, будучи журналом програми, …

11 correlation  multicollinearity 

Я хотів би навчити SVM для класифікації справ (TRUE / FALSE) на основі 20 атрибутів. Я знаю, що деякі з цих ознак сильно співвідносяться. Тому моє запитання: чи SVM чутливий до співвідношення чи надмірності між ознаками? Будь-яка довідка?

11 svm  multicollinearity  kernel-trick 

У звичайному обчисленні VIF для лінійної регресії кожна незалежна / пояснювальна змінна трактується як залежна змінна в звичайній регресії найменших квадратів. тобтоXjXjX_j Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i Значення зберігаються для кожної з регресій, а VIF визначається заR2R2R^2nnn VIFj=11−R2jVIFj=11−Rj2 VIF_j = \frac{1}{1-R^2_j} для певної пояснювальної …

10 regression  variance  multicollinearity  gam  vif 

Я читав розділ " Аналіз даних та графіки" з кількома регресіями, використовуючи R: Приклад, заснований на прикладі, і трохи розгубився, дізнавшись, що він рекомендує перевірити наявність лінійних взаємозв'язків між пояснювальними змінними (використовуючи розсіювач) і, якщо таких немає " т будь-, перетворюючи їх таким чином , вони дійсно стають більш лінійно …

10 multiple-regression  multicollinearity 

Я зауважив, що повозився з багатоваріантною регресійною моделлю, був невеликий, але помітний ефект мультиколінеарності, виміряний коефіцієнтами дисперсії, в межах категорії категоріальної змінної (звичайно, виключаючи референтну категорію). Наприклад, скажімо, у нас є набір даних із суцільною змінною y та однією номінальною категоріальною змінною x, яка має k можливих взаємовиключних значень. Ми …

10 regression  categorical-data  multicollinearity 

Припустимо, у мене є маса міст з різною чисельністю населення, і я хотів побачити, чи існує позитивна лінійна залежність між кількістю магазинів алкогольних напоїв у місті та кількістю ДУІ. Де я визначаю, чи є ця залежність значною чи ні, спираючись на t-тест розрахункового коефіцієнта регресії. Тепер явно поп. розмір міста …

9 regression  multicollinearity